Кто такая Гаини Кусаинова
Гаини Кусаинова — 29-летняя (на момент публикации) специалистка по искусственному интеллекту и компьютерному зрению из Алматы, участница списка Forbes Kazakhstan «30 до 30». Работает на позиции Applied Scientist в Amazon, в fintech-подразделении компании, где занимается решениями на стыке ИИ и компьютерного зрения, влияющими на финансовую прозрачность и автоматизацию бизнес-процессов крупнейшей в мире e-commerce платформы.
От спортивного программирования к точным наукам
Кусаинова родилась и выросла в Алматы, в семье с четырьмя детьми (мама — врач, папа — экономист). После восьмого класса перешла из гимназии в Республиканскую физико-математическую школу (РФМШ), где впервые познакомилась со спортивным программированием — за одно лето решила более 200 задач, начиная с базовых. Это лето стало поворотным моментом: вместо изначально планового пути в нефтяную инженерию (по совету родителей, опираясь на её сильную базу по химии) она решила поступать на компьютерные науки. Об опыте других казахстанских программистов в международных бигтех-корпорациях читайте в биографии об Армане Кузембаеве: опыт работы инженером в Meta London.
Исследовательский путь: от Токио до Кремниевой долины
Кусаинова поступила в Назарбаев Университет на программу Computer Science, пробуя параллельно несколько направлений — веб-разработку, кибербезопасность, машинное обучение. За годы учёбы она прошла серию международных исследовательских стажировок:
- Tokai University (Япония) — отбор через японское правительство среди студентов в области робототехники и компьютерных наук; проект по машинному обучению для анализа данных из соцсетей во время землетрясений и наводнений.
- California Institute of Technology (Caltech) — грант SURF, разработка ПО для проведения массовых опросов для экономистов; результаты работы были упомянуты в опубликованной научной статье.
- Advanced Digital Science Center (Сингапур), связанный с University of Illinois Urbana-Champaign — исследование оптимизации обучения ML-моделей на FPGA (программируемых вентильных матрицах), отмечено наградой SIGPA лучшему интерну центра.
- Carnegie Mellon University (CMU) — летняя исследовательская программа Institute Summer Scholars в одном из двух ведущих мировых университетов по направлению ИИ; работа над классификацией действий людей по видео и 3D-сегментацией.
От Amazon к Meta, Boeing — и снова Amazon
После бакалавриата Кусаинова получила оффер в Amazon и почти два года работала инженером-программистом над масштабируемыми системами. Затем вернулась в CMU за магистратурой по Computer Vision — её тезисный проект был связан с Meta: разработка системы автоматической калибровки параметров камер (в контексте 3D-реконструкции человека с экстремальной детализацией) с точностью ошибки менее 1%, улучшенной с исходных 35%.
После магистратуры Кусаинова перешла в Boeing — компания сделала для неё исключение, приняв без американского гражданства и допуска к секретной информации, после знакомства с представителем компании на презентации в CMU. Там она разрабатывала платформу, помогающую командам без опыта в ИИ использовать машинное обучение для 3D-реконструкции и трекинга объектов.
После Boeing Кусаинова вернулась в Amazon уже на позицию Applied Scientist. В числе её достижений — система анализа документов с распознаванием сложных изображений (отмечена наградой на внутренней конференции WebDevCon) и платформа на основе автономных агентов и мультимодальных языковых моделей для масштабного извлечения данных, занявшая первое место на внутреннем хакатоне по генеративному ИИ в мае 2025 года. Один из её проектов анализирует до 20 тысяч страниц технической PDF-документации, распознавая системные диаграммы и архитектурные схемы.
Менторство
Несмотря на интенсивную международную карьеру, Кусаинова активно менторит студентов Назарбаев Университета — по её словам, в прошлом году у неё было три менти, одна из которых поступила в Purdue University на полный грант, другая отправилась на AI research-стажировку в Aalto University в Финляндии.
Почему это важно
История Кусаиновой показывает не разовый прорыв, а систематическое накопление международного исследовательского опыта — четыре разные страны, четыре разных исследовательских центра — прежде чем закрепиться в позиции ведущего инженера мирового уровня. Для читателей, рассматривающих академический путь через стажировки и гранты как альтернативу прямому найму в стартап или BigTech сразу после университета, — детально задокументированный пример именно такой траектории.
Данные о текущем статусе конкретных проектов (интеграция AI-агента в Amazon и др.) приведены по состоянию на дату публикации источника — актуальный статус может отличаться. О том, как начать путь в разработке и выбрать эффективные курсы, читайте в разборе о стоимости входа в IT в Казахстане.
