Почему профессии в области ИИ становятся популярными

Запрос на автоматизацию сложных задач, которые раньше могли выполнять только люди — понимание речи или обработка изображений, привел к появлению профессии «AI-разработчик». Теперь специалисты этого профиля создают системы искусственного интеллекта, способные решать такие задачи.

AI-разработчики обучают компьютеры «думать» и «учиться» с помощью данных, используя алгоритмы машинного обучения, нейросети и другие технологии. Они создают чат-ботов, рекомендательные системы, голосовые помощники, системы распознавания лиц и многое другое.

Основные задачи:

• создавать и обучать алгоритмы машинного обучения;
• собирать и обрабатывать данные;
• тестировать и оптимизировать производительность моделей;
• встраивать обученные модели в приложения и сервисы;
• автоматизировать процессы обучения;
• оптимизировать производительность систем;
• создавать доступные и понятные инструменты для взаимодействия с AI-системами.

Зарплата: 150 000 рублей.

Профессия появилась из-за растущей потребности бизнеса принимать решения на основе данных, а не интуиции, и необходимости упрощать доступ к этим данным для менеджеров и руководителей.

BI-разработчик — это специалист, который помогает компаниям превращать необработанные данные в понятные отчеты, графики и интерактивные дашборды. Он создает системы и инструменты, которые собирают данные из разных источников, обрабатывают их и визуализируют так, чтобы даже неконечный пользователь мог быстро понять, что происходит в бизнесе и как действовать дальше.

Основные задачи:

• создавать архитектуру BI-систем для обработки и визуализации данных;
• разрабатывать дашборды и отчеты для бизнес-пользователей;
• повышать скорость выполнения аналитических запросов;
• проводить валидацию и проверку данных на точность и полноту;
• понимать потребности пользователей и адаптировать под них аналитические решения;
• обеспечивать безопасность данных.

Зарплата: 150 000 рублей в месяц.

Профессия появилась благодаря развитию технологий машинного обучения и потребности внедрять умные алгоритмы в реальные продукты — рекомендательные системы, чат-боты или системы прогнозирования.

ML-инженер превращает модели машинного обучения в работающие приложения. Кроме того, он заботится о том, чтобы модели регулярно обновлялись, масштабировались, были точными и могли обрабатывать большие объемы данных.

Основные задачи:

• собирать и подготавливать данные для обучения моделей;
• создавать и обучать алгоритмы машинного обучения для решения конкретных задач;
• оценивать качество моделей: анализировать метрики и улучшать производительность моделей;
• внедрять модели в рабочие приложения и сервисы компании;
• оптимизировать вычислительные ресурсы: повышать эффективность и скорость работы моделей;
• обеспечивать стабильность работы моделей: контролировать корректность предсказаний и устранять ошибки;
• отслеживать работу моделей после интеграции в процессы компании.

Зарплата: от 115 000 до 180 000 рублей по данным «Хабр».

С развитием технологий автоматизации и желанием людей создать машины, которые могут выполнять сложные физические задачи вместо человека — от работы на заводах до исследования космоса, возникла профессия инженер-робототехник.

Это специалист проектирует, собирает и настраивает роботов. Инженеры работают комплексно — от механики робота (его «тела») до программного обеспечения («мозга»), чтобы системы могли быть полезными в производстве, медицине, логистике и других областях.

Основные задачи:

• проектировать роботизированные системы;
• писать и оптимизировать ПО для управления роботами;
• тестировать роботов: проверять работоспособность и корректность выполнения задач;
• обеспечивать безопасность, соблюдать стандарты при разработке и эксплуатации роботов;
• оптимизировать производительность роботов: улучшать точность и скорость выполнения операций;
• устранять неисправности и проводить регулярное техническое обслуживание роботов.

Зарплата: от 70 000 рублей.

Нейросети способны выполнять множество задач, но часто их результат зависит от того, как именно сформулирован запрос (или «промпт»).

Промпт-инженер — это специалист, который разрабатывает и тестирует такие запросы. Он обучает нейросети лучше понимать задачи и выдавать нужный результат.

Основные задачи:

• разрабатывать эффективные промпты;
• оптимизировать взаимодействие с AI;
• тестировать промпты: проверять эффективность различных вариантов запросов;
• анализировать ошибки AI-ответов и улучшать промпты;
• автоматизировать создание промптов;
• документировать успешные подходы;
• следить за обновлениями технологий.

Зарплата: в США специалистам готовы платить в среднем от 90 000 долларов в год по данным Glassdoor, и это далеко не предел. В России — от 150 000 рублей.

Современные компании собирают огромные объемы данных, но чтобы эти данные приносили пользу, их нужно правильно организовать и интерпретировать.

Дата-инженер — это специалист, который строит, оптимизирует и поддерживает инфраструктуру для сбора, хранения, обработки и передачи данных.

Основные задачи:

• проектировать и разрабатывать инфраструктуру данных;
• интегрировать данные из различных источников;
• оптимизировать производительность данных;
• очищать, валидировать и подготавливать данные для аналитиков и специалистов по машинному обучению;
• обеспечивать бесперебойную работу инфраструктуры, отслеживать производительность и устранять сбои;
• реализовывать меры по защите данных, управлять доступом и соблюдать стандарты конфиденциальности;
• автоматизировать рабочие процессы;
• сотрудничать с аналитиками и дата-сайентистами.

Зарплата: по данным getmatch.ru, средняя зарплата дата-инженера в 2024 году — 212 000 рублей в месяц.

Машины могут понимать текст так же хорошо, как люди, только если их правильно обучить. Все начинается с качественных запросов и сложных алгоритмов.

NLP-инженеры (Natural Language Processing) — те самые специалисты, которые делают возможным взаимодействие человека и машины на одном языке. Проще говоря, они создают системы, способные понимать, писать, переводить и анализировать текст. Благодаря таким специалистам появляются умные чат-боты, автопереводчики и программы, которые могут искать или даже сочинять тексты.

Основные задачи:

• разрабатывать и тренировать модели Machine Learning;
• обрабатывать и чистить текстовые данные: удалять шум, нормализовать и структурировать;
• улучшать производительность и точность моделей NLP;
• интегрировать решения NLP в продукты — создавать чат-ботов и голосовых помощников;
• тестировать и дорабатывать модели.

Зарплата: начинающие специалисты зарабатывают от 70 000 рублей.

Бизнесу нужны специалисты, которые находят в больших объемах данных ценные инсайты. Дата-сайентист (Data Scientist) — это специалист, который анализирует информацию, чтобы решать задачи и помогать принимать умные решения. Он исследует большие массивы данных, находит в них закономерности и строит прогнозы с помощью математических моделей и машинного обучения.

Основные задачи:

• обрабатывать, очищать и анализировать информацию;
• проводить статистический анализ данных;
• переводить большие массивы данных в наглядные графики и дашборды;
• строить и обучать модели машинного обучения для решения прикладных задач;
• документировать решения: описывать методики и результаты для дальнейшего использования.

Зарплата: от 150 000 до 350 000 рублей, в зависимости от уровня сложности проектов и региона.

Где учиться:

• В вузе. Например, Финансовый университет при Правительстве РФ предлагает специализации бакалавриата: «Инженерия данных», «Прикладное машинное обучение», «Цифровая аналитика и математическая оценка рисков». Поступить в магистратуру можно на направления «Цифровые решения для финансовой сферы», «Управление большими данными», «Машинное обучение на текстах и графах», «DevOps-инженерия» или «Аналитика данных».
• На онлайн-курсах. Например, в ProductStar вы можете освоить профессию Data Scientist с нуля за 10 месяцев. Обучение в среднем занимает 10-12 часов в неделю. После успешного прохождения всех модулей программы специалисты Карьерного центра помогут выйти на первую работу.

Современным компаниям нужны системы, которые не только используют машинное обучение и большие данные, но и легко масштабируются, работают с другими технологиями и отвечают требованиям безопасности.

ИИ-архитекторы проектирует такие системы. Они подбирают подходящие инструменты, разрабатывают планы их внедрения и контролируют работу на всех этапах. Это не просто инженеры или разработчики — они отвечают за общую стратегию, соединяя технологии, бизнес и команды. Например, ML-инженеры обучают модели, а архитекторы ИИ решают, как эти модели будет встроены в систему и приносить пользу компании.

Основные задачи:

• проектировать архитектуру AI-систем;
• выбирать подходящие подходящие фреймворки и платформы;
• встраивать AI-решения в существующую инфраструктуру компании;
• обеспечивать безопасность данных: контролировать процессы хранения и обработки информации;
• улучшать скорость и эффективность работы AI-моделей.

Зарплата: начинающий специалист зарабатывает: от 100 000 рублей.

С увеличением количества доступной информации компании стали понимать, что данные могут быть мощным инструментом для роста и оптимизации процессов. Однако без должного анализа они остаются бесполезными.

Аналитики данных помогают собирать, очищать, структурировать и визуализировать данные. Они превращают их в понятные отчеты и дашборды, которые помогают бизнесу принимать обоснованные решения.

Основные задачи:

• собирать и обрабатывать данные;
• анализировать информацию: выявлять закономерности, тренды и аномалии;
• представлять результаты анализа в наглядной форме — в виде отчетов и дашбордов;
• работать с инструментами аналитики: использовать SQL, Python, Excel и BI-системы;
• предлагать улучшения бизнес-процессов на основе данных.

Зарплата: 130 000 рублей.