Иконка меню
купить билет
все c-level тут
войти
все c-level тут
все c-level тут

КАК ПРОШЕЛ
Snow BASE'2026

Четыре дня руководители DS, ML, AI, CDO, CTO и CPO из бигтеха вместе разбирали управленческие задачи, проектировали AI-системы, сравнивали подходы и продолжали разговоры даже на склонах. Snow BASE соединил рабочий кэмп, профессиональное сообщество и горы в одной программе.
етыре дня руководители DS, ML, AI, CDO, CTO и CPO из бигтеха вместе разбирали управленческие задачи, проектировали AI-системы, сравнивали подходы и продолжали разговоры даже на склонах. Snow BASE соединил рабочий кэмп, профессиональное сообщество и горы в одной программе.
СОЧИ, «АЛЬПИКА» • 19–22 МАРТА, 2026
SNOW BASE В ЦИФРАХ
Руководителей и специалистов Data, ML и AI
216
Отметили новые полезные знакомства и ежедневный нетворкинг
95,2%
Активностей для совместной работы и нетворминга от рабочих сессий до спортивных и вечерних форматов.
39
Заездов по олимпийской трассе «Санки» — суммарная расчетная дистанция бобов и вучек составила 87 км.
48
Конфы не было

На Snow BASE не было привычного разделения на сцену и зрительный зал.

Руководители приносили в программу реальные управленческие вопросы, занимали позиции в баттлах, проектировали сценарии на форсайт-сессиях, разбирали технологии на воркшопах и сами собирали решения на хакатоне.

Мы не вели записи, потому что строим сообщество, где можно обсуждать насущные проблемы без записи и без камер.

Адженда

Со-создание

Тренерскийштаб

Делегатыкэмпа

Образовательныепартнеры

Создатели и партнеры помогали собирать программу Snow BASE: участвовали в подготовке отдельных форматов, делились экспертизой и обеспечивали необходимую инфраструктуру. За уникальный формат, площадку и менеджмент отвечала команда South HUB.

ПРОГРАММНЫЙ КОМИТЕТ
Программу собирали руководители, которые сами отвечают за Data, ML и AI-направления в крупных технологических компаниях. Они определяли темы, участвовали в разработке форматов и помогали связывать программу с задачами современных руководителей.
Андрей Венжега
Андрей Венжега
Head of Search & Recommendations,
Data Analytics & AI tools, Avito
Андрей Кузнецов
Андрей Кузнецов
Head of ML, Positive
Technologies
Алексей Четыркин
Алексей Четыркин
Chief of AI/ML, ML,
MAGNIT TECH
Павел Пархоменко
Павел Пархоменко
Руководитель разработки ML,
AI и логистических сервисов, Яндекс Лавка
Александр Толмачев
Александр Толмачев
Chief Data Officer,
ex-Ozon
Игорь Дойников
Игорь Дойников
Chief Data Scientist,
Альфа-Банк
Максим Бартнев
Максим Бартнев
CTO Data,
WMS

Главный практический эксперимент

9 команд 8 часов на управленческую
AI-систему

В хакатоне участвовали около 40 руководителей и членов жюри. Перед ними одна задача: собрать AI-ассистента директора по технологиям и искусственному интеллекту, который умеет работать с противоречивыми вводными, принимать решения и сохранять аргументированную позицию под давлением разных бизнес-ролей.

Открытие хакатона для C-Level
Участник работает за ноутбуком
Обсуждение в команде
Общее фото участников

Форматы, в которых рождались решения

Вместо потока докладов мы выбрали шесть способов совместной работы. Каждый формат предполагал участие: занять позицию в разборе, проверить гипотезу, собрать решение или продолжить предметный разговор с коллегами.

  1. Open talk
    с программным комитетом

    Члены программного комитета делились собственными практиками — от AI-агентов и рекомендательных систем до ML-инфраструктуры и кибербезопасности. Короткий вводный разбор задавал тему, после чего разговор переходил к вопросам участников и мог продолжиться за пределами зала.

  2. Управленческие баттлы

    Участники получали реальный управленческий кейс и входили в роли CDO, CTO, CEO, коммерческого директора или Head of ML. Интересы ролей сталкивались: нужно было занять позицию, аргументировать ее и прийти к решению, учитывающему бизнес, технологии и ограничения. В финале группа разбирала ход дискуссии и сопоставляла предложенные решения с развитием исходного кейса.

  3. Форсайт-сессии

    Команды работали с изменениями в AI-commerce, экономике AI-решений, индустриальных стандартах и устройстве AI-first-команд. Участники сопоставляли сигналы, собирали возможные сценарии и переводили обсуждение в стратегию или план действий.

  4. Практические воркшопы

    Небольшие группы разбирали RAG-системы, AI-агентов для self-service BI, Enterprise RAG и запуск агентов в проде. Вместо обзорного рассказа мы работали с архитектурой, ограничениями, логикой решения и условиями, при которых такой подход может быть применим в другом контексте.

  5. Бизнес-завтраки

    Камерные встречи проходили в ресторанах на плато Псехако. Небольшой состав позволял не расходиться на общие тезисы, а сравнивать практики управления командами, проектами и AI-направлениями в открытом диалоге.

  6. Après-ski

    После дневной программы разговор переходил в бар. Здесь обсуждали разработку в эпоху AI, национальные LLM, Physical AI, работающие инициативы и ошибки AI-стратегий. Камерная среда меняла тон разговора, но не снижала его содержательности.

НЕТВОРМИНГ
связи, которые
двигают вперед
Открытие хакатона для C-Level
Открытие хакатона для C-Level Открытие хакатона для C-Level
Нетворминг начался с неформального знакомства на онбординге прямо в кабинке канатной дороги. Потом участники вместе спорили о решениях, собирали прототипы или проектировали сценарии. Дальше разговор продолжался за завтраком, на трассе или у бара, но уже без ролей и таймера.
95,2%

Участников оценили новые полезные
знакомства и ежедневный нетворминг

Snow BASE за пределами кэмпа

О Snow BASE писали на деловых, отраслевых и партнерских площадках. Материалы рассказывали о формате кэмпа, хакатоне, механике оценки и отдельных решениях команд.

>3 200 000

Media Outreach

Следующий Snow BASE
Snow BASE собрал руководителей, которым важно не наблюдать за изменениями в AI со стороны, а разбирать их вместе с теми, кто отвечает за решения в компаниях. Оставьте заявку, чтобы узнать даты и условия участия в следующем кэмпе.
Оставить заявку
Когда откроется следующий набор, даты и условия участия, вы узнаете о них раньше.