Почему это не учебные задачи
Московская промышленность — это 4735 предприятий и 767 тысяч сотрудников, то есть почти каждый десятый работающий житель города. Только за первое полугодие 2026 года в столице заработали 15 новых высокотехнологичных производственных объектов. Хакатон работает в обе стороны: молодёжь видит, насколько велика промышленность города, а сильные студенты получают возможность придумать то, что завод действительно возьмёт в работу. Каждый кейс сформулирован так, как его видят на производстве: с реальными ограничениями, требованиями безопасности и бизнес-целями. Победители не просто получат призы. Лучшие разработки возьмут в пилотирование промышленные предприятия, а участники, которые проявят себя, могут получить приглашение на работу или стажировку в компаниях столицы. Соревнование входит в программу Международного инвестиционно-промышленного форума и длится 45 часов. Участвовать можно очно, на площадке в Печатниках, или онлайн из любой точки России. Команды собираются из трёх–пяти человек, возраст участников — от 18 до 35 лет.Кейс 1. Нейросеть, которая замечает каску не на месте
Задача от производства. На любом производстве есть правила, нарушение которых стоит слишком дорого: человек без каски под краном, сотрудник без респиратора в цехе с пылью, вход в опасную зону, сигарета рядом с горючими материалами. Камеры видеонаблюдения стоят почти везде, но человек-оператор не может круглосуточно следить за десятками экранов. Нужен интеллектуальный сервис, который в реальном времени анализирует видео, распознаёт нарушения и сразу сообщает о них.Технологическая особенность. Модель должна работать на российских ИИ-ускорителях LinQ, к которым участники получат онлайн-доступ. Ускорители LinQ разрабатывает компания «ХайТэк» — сама резидент «Технополиса Москва». Летом 2026 года она представила устройство LinQ HX для встраиваемых систем: до 30 триллионов операций в секунду, одновременная работа до пяти нейросетей с задержкой 1,5–2,3 миллисекунды и энергопотребление не выше 40 ватт. Такой вычислитель обрабатывает видео прямо на месте, без отправки в облако.
Твой ход. Это кейс для тех, кто дружит с компьютерным зрением: детекцией объектов на базе моделей семейства YOLO и их аналогов, веб-разработкой и интеграцией. Важно подумать не только о точности распознавания, но и о ложных срабатываниях: сервис, который поднимает тревогу из-за каждой тени, быстро перестанут слушать. Пригодятся и навыки дизайна интерфейсов — уведомление должно быть понятным диспетчеру за секунду.
Кейс 2. Умный помощник для 3D- и 5D-печати
Задача от производства.FDM-печать — самая распространённая технология аддитивного производства: пластиковая нить плавится и слой за слоем выкладывается соплом принтера. Перед печатью модель нужно «нарезать» в программе-слайсере и подобрать десятки параметров: толщину слоя, температуру, скорость, заполнение, поддержки. Ошибка в настройках — и деталь получится хрупкой, деформированной или не напечатается вовсе. Подбор параметров до сих пор во многом держится на опыте оператора.Задача — создать интеллектуальную надстройку над слайсером в виде MCP-сервера с чат-интерфейсом. Сервис должен подбирать настройки печати по загруженной STL-модели, фотографии и текстовому запросу, поддерживать удалённое управление парком принтеров, в том числе 5D, и генерировать готовый G-код — набор команд, по которым принтер двигает сопло.
Что такое MCP и 5D. MCP, или Model Context Protocol, — открытый протокол, который позволяет языковым моделям подключаться к внешним программам и данным. Проще говоря, через него чат-ассистент получает «руки» и может не только советовать, но и управлять слайсером. А 5D-печать — это принтеры с дополнительными осями вращения: деталь или стол поворачиваются во время печати, и слои ложатся не только горизонтально. Это открывает новые возможности, но делает подбор параметров ещё сложнее.
Твой ход. Здесь пригодятся опыт работы с большими языковыми моделями, понимание аддитивных технологий и умение писать сервисы. Сильное решение объяснит пользователю, почему выбраны именно такие настройки, — тогда ему будут доверять и новички, и опытные технологи.
Кейс 3. Сервис, который приведёт студентов в «Очаково»
Задача от завода. «Очаково» — один из крупнейших в Москве производителей напитков. Каждый год с марта по сентябрь компании нужны сезонные сотрудники, а студентам здесь готовы оформлять оплачиваемую практику. Но молодёжь часто не знает о таких возможностях или не воспринимает завод как место для старта карьеры.Нужен цифровой инструмент, который в лёгкой игровой форме расскажет молодым людям 18–26 лет об «Очаково» как о работодателе: о символе компании, её истории, вакансиях и возможностях для роста. Кейс комплексный: в нём есть место аналитике аудитории, разработке айдентики, игровому дизайну, созданию IT-продукта и стратегии продвижения.
Твой ход. Это кейс для смешанных команд, где программист работает рядом с дизайнером, маркетологом и HR-специалистом. Главный вызов — сделать так, чтобы продуктом захотели поделиться с друзьями. Полезно с самого начала думать о том, где живёт целевая аудитория, сколько секунд она готова уделить игре и что должно остаться в голове после неё.
Кейс 4. Шоурум «ЛАССАРД»: путь луча от идеи до детали
Задача от завода. «ЛАССАРД» — московский производитель лазеров, лазерных систем, оптомеханики и оптических столов с ассортиментом более чем из 200 позиций. В 2023 году компания утроила выпуск лазерных станков и расширила производственную площадку в пять раз. Теперь ей нужен шоурум, встроенный в производственно-офисный комплекс.Пространство должно показывать полный цикл создания лазерной техники и вести клиента по персональному маршруту: от истории компании до работы оборудования и пробной обработки образцов. При этом нужно соблюсти требования пожарной и производственной безопасности — лазер не музейный экспонат, а мощный инструмент.
Твой ход. Это управленческий кейс на стыке архитектуры, промышленного дизайна, маркетинга и управления клиентским опытом. Сильная концепция покажет, как разные гости — инженер с завода, закупщик, иностранный партнёр — пройдут по одному пространству и каждый увидит то, что важно именно ему. А ещё — как превратить демонстрацию работы станка в запоминающееся шоу без риска для посетителей.
Кейс 5. Чат-бот-наставник для новичков в «МАКС»
Задача от компании. Группа «ПОЛИПЛАСТИК» — крупнейший производитель полимерных трубопроводных систем в России и странах ЕАЭС, у неё 33 завода в России, Белоруссии и Казахстане. В компании уже работает бот, который помогает новым сотрудникам адаптироваться. Задача — воспроизвести его функции в национальном мессенджере «МАКС» и расширить их с помощью искусственного интеллекта.Бот должен вести сценарии онбординга, помогать рекрутерам управлять процессом адаптации и отвечать на вопросы новичков в корпоративном стиле. Ответы должны строиться на непубличной базе знаний компании с помощью технологии RAG.
Что такое RAG. Retrieval-Augmented Generation — подход, при котором языковая модель сначала находит в базе знаний подходящие фрагменты документов, а потом строит ответ на их основе. Так бот отвечает по внутренним правилам компании, а не выдумывает, и может показать, откуда взята информация.
Твой ход. Здесь нужны навыки машинного обучения, работы с языковыми моделями и разработки ботов. Полезно подумать о сценариях, где бот должен честно сказать «не знаю» и передать вопрос живому наставнику, а также о том, как говорить с новичком дружелюбно, но в духе компании.
Как это было в 2025 году
Хакатон «Открой#Моспром» проходит не впервые. В 2025 году в нём участвовали около 2,2 тысячи человек из 60 регионов: инженеры, IT-специалисты, дизайнеры, аналитики, маркетологи, HR- и PR-специалисты и студенты. Больше всего участников приехало из Подмосковья, Москвы, Санкт-Петербурга, Башкортостана и Татарстана. Кейсы тогда предлагали «Росатом», «Яковлев», «Микрон» и «Р-Фарм».Среди проектов-победителей прошлого года — приложение с ИИ-агентами для анализа финансовых и операционных данных, платформа, которая связывает компании, вузы и соискателей, нейросетевой помощник, который отвечает по базе знаний и передаёт сложные вопросы оператору, и конструктор приложений для молодёжных сообществ.
Как выбрать кейс
Перед регистрацией полезно честно оценить сильные стороны команды. Если в ней есть специалисты по компьютерному зрению — присмотритесь к задаче про промышленную безопасность. Если ребята уже работали с языковыми моделями — к кейсам про 3D-печать и чат-бот. Командам с дизайнерами, маркетологами и HR-специалистами подойдёт кейс «Очаково», а будущим архитекторам и промышленным дизайнерам — шоурум «ЛАССАРД».→ Следить за трансляцией: https://hackathon2026.otkroimosprom.ru/
