Искусственный интеллект: что изучать, где учиться и кем работать

Александр Крайнов

Сбер как крупнейший в стране работодатель для ИТ-специалистов крайне заинтересован в расширении сотрудничества с вузами. Обмен опытом и информацией между университетами и бизнесом позволяет оперативно актуализировать учебные программы под реальные кадровые потребности экономики и технологического суверенитета России. Государству он даёт возможность оценить положение дел в системе образования и наметить меры по её развитию, бизнесу — повысить обеспеченность наиболее ценными кадрами, абитуриентам — выбрать лучший вуз и карьерный трек, а самим вузам — определить точки роста и повысить эффективность образовательного процесса.

Инженеры NLP — это профессионалы в области искусственного интеллекта, которые специализируются на человеческом языке, включая устную и письменную информацию. Они работают над голосовыми помощниками, распознаванием речи, обработкой документов и другими процессами с использованием технологий ИИ.

Архитекторы программного обеспечения разрабатывают и поддерживают системы, инструменты, платформы и технические стандарты. ИИ-архитекторы делают это для технологий искусственного интеллекта. Они создают и поддерживают архитектуру ИИ, планируют и внедряют решения, создают набор инструментов и обеспечивают бесперебойный поток данных.

Неподдельное любопытство, интерес ко всему на свете и постоянное задавание вопросов помогут вам выявить и понять абстрактные проблемы. Помимо этого, нужно уметь интерпретировать проблемы и находить новые подходы для их решения в отрасли искусственного интеллекта.

Согласно Datamation, средний размер зарплат программистов ИИ за рубежом составляет $100,000-150,000 в год. Инженеры ИИ получают от $170,000 до $250,000 в год. Наиболее высоки зарплаты в отрасли искусственного интеллекта – в США, Канаде, Западной Европе, Австралии, Японии и Южной Корее.

Роль ученого-исследователя — одна из наиболее академически ориентированных профессий в области ИИ. Исследователь искусственного интеллекта работает над развитием потенциала технологий ИИ, способствует раскрытию этого потенциала за счет новых инструментов и определяет круг вопросов, на которые должен отвечать ИИ.

По поручению главы государства Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработали рейтинг российских вузов по качеству подготовки специалистов по ИИ. Рейтинг является важнейшим индикатором качества образования в области ИИ и наглядно отражает мнение работодателей о том, насколько образовательные программы актуальны и отвечают запросу рынка. Среди 180 вузов, оказавшихся в рейтинге, 10 имеют оценки А+, А (хорошее качество) B+, B (приемлемое качество). Абсолютные лидеры – это ВШЭ, МФТИ и ИТМО. Таким образом, ТОП-10 российских университетов уже могут конкурировать за звание лучших, а значит готовят высококвалифицированных специалистов и успешно развивают науку в области искусственного интеллекта.

ML-инженер (Machine Learning Engineer) работают на стыке ИИ, разработки программного обеспечения и науки о данных. Они используют инструменты для работы с большими данными и платформы программирования для создания готовых к производству масштабируемых моделей обработки данных, способных обрабатывать терабайты данных в режиме реального времени.

Дмитрий Чернышенко

Развитие технологий искусственного интеллекта может изменить целые отрасли экономики и, соответственно, требует новых подходов в системе образования. С учётом этого, «Газпром нефть» вместе с партнерами по Альянсу создали Рейтинг вузов – инструмент, который позволит вузам получать обратную связь от бизнеса и повышать эффективность образовательных программ. Наша цель – увеличить в 2 раза количество специалистов по искусственному интеллекту, выпускаемых ежегодно российскими вузами. Для членов Альянса очень важно, чтобы это были выпускники, которые получают по-настоящему актуальные знания.

Рейтинг – это группы вузов, объединенные результатами оценки по четырем блокам критериев: востребованность выпускников в найме, актуальность процесса обучения в сфере ИИ, образовательная среда, активность по развитию школьного образования. Аналитическая база основана на данных из открытых источников, результатах опросов и данных, полученных от Министерства науки и высшего образования РФ.

Основная метрика качества подготовки выпускников — их востребованность у работодателя. Компании Альянса давно сотрудничают с ведущими университетами, поэтому мы хорошо понимаем, что без постоянного обновления и улучшения образовательных программ невозможно готовить современных специалистов в IT в целом и в ИИ в частности.

Технологии искусственного интеллекта быстро развиваются, поэтому способность быстро учиться и усваивать новые знания является одним из важных качеств, которые помогут вам добиться успеха в этой области. Даже опытные исследователи и инженеры должны постоянно совершенствовать свои навыки, чтобы идти в ногу с новыми технологиями. Для каждого работодателя ваша готовность быстро учиться и меняться будет важным плюсом.

В основе большинства программ в области искусственного интеллекта лежит изучение компьютерных технологий и математики. Студенты могут получить диплом по искусственному интеллекту или изучать этот предмет на программах со специализацией в информатике, графическом дизайне, информационных технологиях или инженерии.

Инженеры данных занимаются планированием, проектированием и разработкой сред больших данных в системах Hadoop и Spark. Это сложная, очень актуальная и перспективная профессия, которая требует высшего образования, знания программирования в C++, Java, Python и Scala, опыта интеллектуального анализа и визуализации данных.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) – это наука создания интеллектуальных машин, в первую очередь интеллектуальных компьютерных программ, методов и связанных с ними технологий, помогающих выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.

Работа инженера по машинному обучению подходит для тех, у кого есть опыт изучения науки о данных, прикладных исследований и разработки программного обеспечения. Помимо знания искусственного интеллекта, важно знать математику, машинное обучение, нейронные сети, работу с облачными приложениями, программирование в Java, Python и Scala.