Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться

Технические специальности

Востребованность специалистов этого направления высокая, но на рынке их мало. Из-за большого набора умений и знаний они могут претендовать на высокую зарплату – выше 100 тыс. рублей для уровня Junior. Более опытные профессионалы могут получать от 250 тыс. рублей.

Но что еще главное – людям понравилось, и они стали готовы платить за развлечение. В итоге, когда пару лет назад белорусские разработчики создали приложение MSQRD, добавляющее маски к вашим лицам на камере онлайн, они и подумать не могли о том, что пользователем забавной игрушки станут миллионы. Популярность приложения стала так высока, что Facebook купила их за 85 миллионов долларов. Неплохо для небольшой компании!

Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.

Обычно требуется высшее филологическое или журналистское образование, опыт в написании текстов, редактуре и проверке информации. От соискателя зачастую требуется скрупулезность, усидчивость, способность обрабатывать большой объем данных, умение правильно формулировать техническое задание для языковой нейросети.

Самый простой пример – «умные» плейлисты музыки (например, Яндекс.Музыка подбирает уникальный плейлист исходя из того, чтобы слушаете чаще всего) или видео на YouTube . Совпадение? Не думаем. Точнее, знаем, что так работают нейронные сети, которые получают поступившую от вас, а также миллионов похожих на вас людей, и прогнозируют то, что вам может понравиться. Вы, кстати, можете им помочь, посмотрев или нет предложенный ролик или пропустив песню. Поисковый алгоритм тут же будет чуть изменен.

В обучаемости. Без этого они просто были бы еще одной математической моделью, но благодаря обучению могут приводить в шок непосвященных. Нейросети могут распознавать более глубокие, иногда неожиданные закономерности в данных. Объяснить на пальцах это не так просто. В общем смысле слова, обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Если вначале ее легко обмануть, то через пару сотен тысяч действий, она легко распознает, если вы пытаетесь дать ей что-то не то.

Часто NLP-engineer переходят на эту работу с позиции Data Scientist или Machine Learning Engineer, потому что это более распространенные профессии. Работодатели требуют от соискателей продемонстрировать портфолио с выполненными проектами и пройти собеседование. В некоторых случаях необходимо решить тестовое задание в формате live-coding.

Нейросети стали уже частью нашей повседневной жизни: ChatGPT пишет тексты, Midjourney создает картины, а Siri и Алиса находят в интернете любую информацию. Но хотя системы искусственного интеллекта часто сравнивают с человеческим мозгом, до такого уровня развития им пока далеко. Ученые стараются все больше приблизить работу нейросетей к мыслительным процессам человека. Вычислительные модели для этого создают нейроинформатики. Они собирают данные, полученные в ходе нейробиологических исследований, изучают, какие процессы происходят в мозгу человека при выполнении тех или иных задач, и пытаются внедрить эти процессы в работу нейросетей. Результаты исследований помогают погрузиться в детали строения и функционирования сложной нервной системы. Полученные данные используются при разработке нейронных систем, которые можно использовать в различных сферах. Эта работа особенно востребована в медицинских стартапах и корпорациях: поскольку в будущем нейроинтерфейсы позволят передавать информацию напрямую в мозг, это упростит лечение, профилактику и реабилитацию заболеваний мозга.

Основные навыки

Потому что мощности стали позволят разрабатывать нейросети даже небольшим компаниям. А главное — появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. По сути, создав один раз нейросеть, которая что-то делает с фотографиями (различает лицо, например), вы потом сможете использовать этот алгоритм и на других подобных проектах.

Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.

В нескольких абзацах расскажем, что это такое, как работает и чего ждать. Сразу скажем – на научную точность не претендуем, потому что тему в трех словах не опишешь, зато оставим в конце несколько ссылок на интересные примеры использования нейронных сетей, которые могут пригодиться и вам.

Data Scientist – специалист, работающий на стыке трех направлений: программирования, статистики и машинного обучения. Главной его задачей является создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.

Копирайтер, который использует нейросети для написания текстов. Это увеличивает производительность труда и меняет направление деятельности: человек не пишет текст сам, а только проверяет и корректирует его. Взаимодействие копирайтера с искусственным интеллектом можно описать как ввод запросов и доработка ответов.

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему, нейроны способны выполнять очень сложные задачи по сбору информации, ее анализу и созданию новой. Вот вам хорошо иллюстрирующий этот принцип работы пример:

Ну а последние несколько месяцев и вовсе принесли нейронным сетям и их создателям небывалую славу: выстрелило приложение FaceApp, показывающее, как вы будете выглядеть через энное количество лет. Наверное, пока мы пишем эту статью, кто-то изобрел нейросеть, которая напишет эту статью за меня… Но на самом деле, развлечения – это не предел использования нейронных сетей. Куда важнее то, чему они могут научиться и чему научить нас.

Пока искусственный интеллект только развивается и профессия считается относительно новой, вакансий на рынке труда не так много. Но в перспективе профессия может стать востребованной. И есть все шансы построить успешную карьеру в IT-компаниях или смежной сфере, связанной с технологиями, а также в медицинских корпорациях. Согласно отчету компании Precedence Research, среднегодовой темп роста рынка интерфейсов «мозг — компьютер» составит 16,7% в период с 2023 по 2032 год: в 2022 году — $2,13 млрд, а в 2032 году — $9,44 млрд.

Чем занимается нейроинформатик

Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. О примерах мы поговорим чуть позже, а пока же узнаем…

Для трудоустройства понадобится знание языков Python, R, SQL, глубокие знания в области математики и статистики, умение работать с популярными базами данных MySQL, Oracle, SQLite, Microsoft SQL Server и Postgres. Обязательным требованием является владение Apache Spark, Hadoop Mapreduce или аналогичными инструментами. Как и в любой другой IT-специальности, аналитик Data Scientist должен хорошо знать английский язык.

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: они умеют не только развлекать, но и лечить, учить и работать. Попробуем на простых примерах, рассказать, что это такое, и как нейросети, обучаясь сами, обучают и нас

Обучение инженера искусственного интеллекта может происходить по направлениям «математика», «физика», «информатика», «кибернетика» и т. д. От соискателей требуется знание фреймворков и библиотек TensorFlow, OpenCV, Keras, Scikit-learn, PyTorch. Необходимо владеть языками программирования R, Python, Java и уметь работать с данными при помощи SQL, NoSQL, Tableau, Power BI.

Специалист по искусственному интеллекту не обязательно должен обладать высшим техническим образованием. Существует большое количество гуманитарных профессий, которые могут в своей деятельности использовать решения на основе ИИ. Такие специалисты в области искусственного интеллекта могут не участвовать непосредственно в разработке алгоритмов, но при этом обучать нейросеть, пользоваться прикладными решениями на ее основе, давать обратную связь.

Нейронные сети стали называть так из-за принципов работы математической модели, которая чем-то напоминает функционирование нашей нервной системы. Уверены, что вы и сами в курсе: у нас есть нейроны, образующие нервную систему. Их главная задача — распространять информацию по всему телу, используя электрические и химические сигналы. Они черпают ее из окружающей среды или организма, оценивают ее, думают, как отреагировать, а еще запоминают. Вообще, это крайне занятные штуки, и на эту тему есть множество прекрасных книг (читайте — нейроны скажут вам спасибо). Мы же вернемся к их искусственным (?) коллегам.

Искусственный интеллект меняет рынок труда, создает новые профессии и модернизирует старые. Несмотря на естественный страх того, что машины отберут у человека рабочие места, пока ситуация развивается в обратную сторону – у людей появляется больше возможностей. Главное для специалистов – следовать за инновациями и активно внедрять их в свой труд, чтобы не оказаться на обочине прогресса.

Простыми словами, нейроинформатик переводит информацию, которая поступает из мозга во внешнюю среду и наоборот (импульсы, реакции), в цифровой вид. То есть проводит параллели между электронным и биологическим мозгом. Нейроинформатик собирает данные исследований мозга, переводит их в электронный формат, затем на основе этих данных создает и улучшает модели нейросетей, чтобы искусственный мозг мог стать максимально похожим на человеческий.