Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет мир. Технологии трансформируют производство, медицину, образование и многие другие области, создавая множество новых профессий.
Работа в сфере ИИ ассоциируется с высокими зарплатами, возможностью участвовать в инновационных проектах и влиянием на будущее. Рассмотрим 10 перспективных профессий: разберем задачи, требования, уровень зарплат и поделимся практическими советами по обучению и карьере.
AI-разработчик
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.
Где учиться:
В вузе. Факультет ВМК в МГУ имени М.В. Ломоносова предлагает студентам курсы по машинному обучению, нейронным сетям и другим аспектам ИИ.
BI-разработчик
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.
Зарплаты BI-разработчиков в 1-й половине 2024 года
Где учиться:
Чаще всего в BI-аналитику переходят из смежных сфер. Например, если программист освоит SQL, он может попробовать себя в новой роли. На курсах «SQL с 0 для анализа данных» от ProductStar это можно сделать всего за 2 месяца.
Также в BI-аналитику переходят математики и статисты, так как им легче дается статистический анализ, прогнозирование и моделирование данных.
Начать можно с самостоятельного обучения: чтения книг по математической статистике, машинному обучению и анализу данных, а также изучения профильных статей и просмотра вебинаров.
ML-инженер
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».
Где учиться:
В вузе. Можно получить высшее образование по специализации «Инженер машинного обучения». Подойдут и смежные направления — «Компьютерные науки», «Математика» или «Статистика». Но после придется осваивать ML самостоятельно или на курсах.
Онлайн-школы. Срок обучения здесь гораздо короче, чем в вузе, и программы обновляются чаще. Но без крепкой базы в области математики и статистики освоить профессию будет непросто.
Инженер-робототехник
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.
Где учиться:
У инженера-робототехника должно быть профильное высшее образование по специальности «Мехатроника и робототехника» (15.03.06). Или соседние направления — «Машиностроение», «Управление в технических системах», «Информатика и вычислительная техника», «Автоматизация технологических процессов и производств», «Агроинженерия» и «Биотехнические системы и технологии». Углубить знания и и собрать портфолио можно на онлайн-курсах.
Промпт-инженер
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.
Пример вакансии на должность промпт-инженера
Где учиться:
В вузе. Высшее образование по направлению «AI-тренер» и «Специалист по искусственному интеллекту» можно получить в РУДН, НИУ МЭИ, ВШЭ, МГТУ им. Баумана.
На онлайн-курсах. Если у вас есть образование или опыт работы в смежных сферах, можно пройти онлайн-обучение. Оно позволит освоить необходимые навыки в кратчайшие сроки. Главное, выбрать действительно полезный курс. О том, как это сделать, рассказали здесь.
На стажировках. Многие крупные компании, такие как «Яндекс» и «Сбер», сейчас активно развивают нейросети и сами обучают специалистов.
Дата-инженер
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.
Где учиться:
В вузе на факультетах «Прикладная математика и информатика», «Математический анализ» и его приложения», «Компьютерные науки», «Распределенные системы», «Большие данные».
На онлайн-курсах. Сегодня этот вариант более востребован, так как срок обучения короче и стоимость значительно ниже. Удаленный формат и гибкий график позволяют совмещать обучение с работой.
NLP-инженер
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.
Где учиться:
В вузе. На сайте «Поступи онлайн» есть список из 35 программ бакалавриата и специалитета, после окончания которых можно получить профессию «NLP-разработчик».
Дата-сайентист
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.
Архитектор по ИИ
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.
Где учиться:
В вузе: на портале «Поступи онлайн» опубликовано 88 программ обучения, по окончании которых можно получать профессию «ИИ-архитектор».
На онлайн-курсах. Рынок предлагает большой выбор курсов по специальности. Лучше выбирать обучение с бесплатными вводными модулями. Так вы сможете понять, подходит ли вам направление и формат преподавания, и не потратить лишние деньги.
Аналитик данных
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.
Зарплаты аналитиков в 1-й половине 2024 года
Где учиться:
В вузе. Подойдут почти любые специальности, связанные с математикой или программированием: «Прикладная математика», «Информатика», «Статистика», «Инженерия и подобные».
На онлайн-курсах. Чтобы стать успешным аналитиком, не обязательно получать высшее образование. На курсе «Профессия Аналитик» от ProductStar вы освоите все необходимые навыки и инструменты с нуля за 10 месяцев и пройдете стажировку в крупной компании.
Работа в сфере искусственного интеллекта требует глубоких знаний и постоянного развития. Начать стоит с основ программирования, статистики и теории машинного обучения. Важно активно практиковаться, участвовать в проектах и следить за последними исследованиями.
Кроме технических навыков, необходимо развивать аналитическое мышление, уметь решать нестандартные задачи и эффективно взаимодействовать с командой. Успех приходит к тем, кто готов постоянно учиться и приспосабливаться к стремительно меняющимся технологиям.
