Проект NSUJobs, созданный студентами Экономического факультета НГУ, занял первое место на ежегодном мероприятии Startup Lynch’25, которое проходило в конце мая. В этом году 15 студенческих команд вышли на сцену, чтобы за три минуты представить свои стартапы и побороться за главный приз и внимание инвесторов. Победителя выбирали по реакции зала и оценкам жюри — NSUJobs получил 100 000 рублей и признание как лучший проект мероприятия.
NSUJobs — это цифровая платформа, которая помогает студентам и выпускникам НГУ найти стажировки, подработки и первую серьёзную работу. И это не просто ещё один агрегатор вакансий. NSUJobs ориентирован именно на молодых специалистов: тех, кто хочет найти дело по уму. За проектом стоит Лев Лобов, студент Экономического факультета НГУ. Первую версию платформы он запустил в январе 2024 года — полностью сам: продумал архитектуру, написал код, провёл первые кампании, общался с пользователями и поддерживал сайт.
— Когда создавал NSUJobs, мной двигала не просто идея, а миссия: помочь каждому студенту и выпускнику реализовать свой потенциал. Студенты и выпускники постоянно сталкиваются с задачей поиска работы, подработок, стажировок. До сих пор ни один сервис в полной мере не смог качественно удовлетворить эти запросы. Популярные платформы ориентированы на массовый рынок, в большей степени линейного персонала. Студентам и выпускникам вузов, в свою очередь, хотелось бы найти работу по специальности, где они могли бы применить все свои интеллектуальные способности и расти как классные специалисты, — рассказал Лев.
Команда NSUJobs — небольшая. В ядре проекта: Лев Лобов и Ольга Сомова (работает с работодателями). Вместе они развивают платформу и готовят следующий шаг — запуск на всероссийский рынок. С сентября к платформе будут подключены несколько вузов Новосибирска, в дальнейшем сервис будет масштабирован на другие регионы Сибири, в планах — до конца года также охватить Дальневосточный и Уральский федеральные округа.
На текущий момент ребятам удалось сформировать базу из более 2500 активных пользователей из НГУ и выстроить доверительные отношения с более чем 100 работодателями, в числе которых 2ГИС, Kept, МТС, Сбербанк, RENEWAL, Билайн, Б1, Совкомбанк, СДЭК.
— На мой взгляд, один из наших основных факторов успеха — это одержимость нашими пользователями. Мы постоянно собираем обратную связь и улучшаем опыт взаимодействия с платформой. Наши пользователи — студенты, выпускники, работодатели — для нас основной приоритет, — подчеркнул Лев.
Приложение NSUJobs предлагает бесплатное размещение вакансий, внутренние чаты с кандидатами, продвинутый личный кабинет работодателя и возможность продвигать HR-бренд компании.
— Наша команда была невероятно удивлена, когда нас объявили победителями StartupLynch'25. Мы благодарны за признание и поддержку нашей работы. Это, наряду с благодарностями наших пользователей, вдохновляет нас работать еще усерднее, ещё качественнее, чтобы каждый студент и выпускник мог в полной мере реализовать свой профессиональный потенциал. Мы верим в то, что сможем построить эффективную всероссийскую платформу для карьерного развития молодых специалистов, — заключает Лев.
Startup Lynch — проект Стартап-студии НГУ, презентация технологических проектов перед экспертами. Это не просто питч-баттл, а полноценная точка входа в предпринимательство для студентов НГУ.
Ирина Георгиевна и Евгений Иванович Пальчиковы, профессора кафедры общей физики Физического факультета НГУ, в браке уже 50 лет. В преддверии Дня семьи любви и верности они рассказали нам трогательную и душевную историю о том, какой путь они вместе прошли и какие жизненные принципы помогли им преодолеть все трудности.
Выпускники получили дипломы магистров сразу двух престижных вузов: диплом по направлению подготовки «Менеджмент» от НГУ и диплом по направлению подготовки «Инноватика» от НИУ ВШЭ.
Разработанный модуль объединяет процедуры синхронной инверсии и литоклассификации с применением машинного обучения. Модуль автоматически находит все необходимые параметры, избавляя специалиста от необходимости подбирать их вручную. Такое решение позволяет заметно сократить время интерпретации трёхмерных сейсмических данных и повысить точность и оперативность прогноза распределения коллектора на реальных месторождениях. На сегодняшний день прямых аналогов такого сочетания алгоритмов на российском и зарубежном рынках не имеется.