Каледин Максим Львович

Полномочия / обязанности

Проведение исследований в области глубинного обучения и приложений к задачам обработки звука.

Преподавание дисциплин на ОП ПМИ и ПИ (Факультет Компьютерных наук).

Краткое описание текущих исследовательских проектов.

Oбразование и учёные степени

2023

Кандидат наук: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

2019

Магистратура: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Магистр»

2017

Бакалавриат: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Бакалавр»

Профессиональные интересы

численные методы стохастика теория вероятности

Достижения и поощрения

Благодарность проректора НИУ ВШЭ (февраль 2025)
Благодарность департамента больших данных и информационного поиска НИУ ВШЭ (декабрь 2024)
Благодарность факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (июль 2023)
Надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (2022–2025)
Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2026–2027)
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2021–2022)

Учебные курсы (2026/2027 уч. год)

Введение в вычислительную геномику (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
Глубинное обучение в обработке звука (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
Стохастическое оптимальное управление (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус

Расписание занятий на сегодня

Расписание занятий по физической культуре в спортивных секциях

Полное расписание

Авторские права и патенты

№ п/п	Номер РИД	Вид РИД	Наименование РИД	Сведения о регистрации	Авторы
1	5.0132-2024	Программа для ЭВМ	Веб-сервис для определения уровня владения английским языком на основе искусственного интеллекта "ИИ Лингво"	2025618826	Рощин Сергей Юрьевич, Врадий Надежда Валентиновна, Масютин Алексей Александрович, Колесникова Екатерина Алексеевна, Кудинова Наталия Александровна, Каледин Максим Львович, Виноградова Екатерина Александровна, Попова Диана Андреевна, Кожина Елена Сергеевна, Солдатова Елена Игоревна, Сивер Екатерина Сергеевна, Жемчужина Елизавета Всеволодовна, Виноградова Ульяна Владимировна, Ремезова Юлия Валериевна, Фатеева София Дмитриевна, Швецов Данил Игоревич
2	8.0046-2022	Произведение	МООК «Computational Learning Theory»		Каледин Максим Львович, Баувенс Бруно Фредерик, Пучкин Никита Андреевич, Романов Семен Анатольевич

Диссертация на соискание учёной степени кандидата наук

2023
Каледин М. Л. Разработка и анализ алгоритмов для задачи оптимального управления и обучения с подкреплением

Опыт работы

Исследования

Сент. 2024 - сейчас Научный сотрудник в LaMBDA, НИУ ВШЭ, основные темы: обработка звука, временные ряды.

Дек. 2020 - Август 2023 Младший научный сотрудник в HDI Lab, НИУ ВШЭ, основные темы: стохастическое оптимальное управление, многомерная статистика.

Апр. 2018 - Дек. 2020 Стажёр-исследователь в HDI Lab, НИУ ВШЭ, основные темы: стохастическое оптимальное управление, многомерная статистика.

Июнь-Авг. 2018 Стажёр-исследователь в Huawei Moscow Research Center, основные темы: антенное моделирование, FDD .

Преподавание

Сент.2023-сейчас доцент, ФКН НИУ ВШЭ.

Сент.2022-Авг.2023 Старший Преподаватель, ФКН НИУ ВШЭ.

Сент.2017-Июнь 2022 Преподаватель, ФКН НИУ ВШЭ.

Сент.-Дек. 2019 Преподаватель, Стохастический анализ, OZON Masters School.

Сент.-Дек. 2018 Учебный ассистент, Stochastic Calculus, MS-1 course (НИУ ВШЭ, программа Статистическая теория обучения).

Сент.-Дек. 2016 Учебный ассистент, Численные методы, 3й курс бакалавриата ПМИ (НИУ ВШЭ, Факультет Компьютерных наук).

Апр.-Июнь 2015,2016,2017 Учебный ассистент, Алгебра, 1й курс бакалавриата ПМИ (НИУ ВШЭ, Факультет Компьютерных наук).

23

окт.

2026

В НИУ ВШЭ впервые прошла конференция на стыке стохастики, ИИ и финансовой математики

В середине октября в Высшей школе экономики состоялась первая научная конференция «Стохастика, искусственный интеллект и финансовая математика» (SAIMF 26). Исследователи Вышки, ведущие математики и специалисты финансового сектора обсудили фундаментальные математические задачи, современные методы искусственного интеллекта и их применение в финансах.

28

июль

2026

ФКН и ЮФУ: год продуктивного партнерства

С 2025–2026 учебного года факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и Южный федеральный университет развивают совместные образовательные и исследовательские проекты. Ключевым направлением стал исследовательский трек для студентов ЮФУ в рамках программы «Топ-специалисты по искусственному интеллекту», где ребята выполняют научную работу под руководством преподавателей НИУ ВШЭ.

22

июнь

2026

От робота-пылесоса до биоинформатики: лекции ФКН ВШЭ на фестивале «Наука и мороженое» на ВДНХ

В июне факультет компьютерных наук ВШЭ принял участие в просветительском фестивале «Наука и мороженое» на ВДНХ. Эксперты факультета подготовили для гостей цикл научно-популярных лекций и интерактивную площадку с робототехникой. Мероприятия ФКН проходили на шести площадках, включая Музей транспорта Москвы, музей БИОТЕХ, радиостанцию и другие объекты Музейного города. Фестиваль посетило более 6 тысяч человек.

14

июнь

2023

Не ML единым: в мае прошел традиционный выезд департамента больших данных и информационного поиска ФКН в Вороново

С 12 по 14 мая в учебном центре «Вороново» состоялся семинар по машинному обучению факультета компьютерных наук. Он проводится каждый год для обмена опытом и нетворкинга. Студенты, преподаватели и научные сотрудники ФКН обсудили результаты исследований и новые проекты.

7

июнь

2023

В Вороново прошла первая научная конференция ФКН

С 31 мая по 4 июня прошла первая выездная научная конференция ФКН в учебном центре НИУ ВШЭ Вороново.

1

авг.

2019

First Cohort Graduates from Master’s Programme in Statistical Learning Theory

The Master's Programme in Statistical Learning Theory was launched in 2017. It is run jointly with the Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech). The programme trains future scientists to effectively carry out fundamental research and work on new challenging problems in statistical learning theory, one of the most promising fields of science. Yury Kemaev and Maxim Kaledin, from the first cohort of programme graduates, sat down with HSE News Service to talk about their studies and plans for the future.

24

июль

2019

Статистическая теория обучения – первый выпуск

Совместная программа НИУ ВШЭ и Сколковского института науки и технологий выпустила своих первых магистров. Бывшие студенты рассказали о том, как проходило обучение, каково это – учиться в двух университетах и чем они планируют заниматься дальше.