Где и кем работать, какая зарплата после окончания магистратуры в вузах Санкт-Петербурга по профилю обучения Искусственный интеллект

Чем занимаются специалисты:

• разрабатывают интеллектуальные системы, способные анализировать данные, распознавать образы и принимать прогнозные решения;
• создают и обучают модели машинного обучения для решения конкретных бизнес-задач — от прогнозирования спроса до автоматизации проверки качества на производстве;
• проектируют и внедряют сложные программные комплексы, состоящие из множества взаимодействующих компонентов (микросервисов), обеспечивая их надежность и масштабируемость;
• обрабатывают и извлекают ценную информацию из больших объемов разнородных данных: текстов, изображений, видео и сигналов;
• разрабатывают алгоритмы компьютерного зрения для автоматического анализа видеоизображений в системах безопасности и контроля производственных линий;
• создают диалоговые системы и интеллектуальных помощников, способных понимать естественную речь и вести осмысленный разговор;
• занимаются генерацией медиаконтента — текстов, изображений, музыки — с помощью передовых нейросетевых моделей;
• проектируют и строят рекомендательные сервисы, которые персонально подбирают товары, новости или развлечения для пользователей;
• организуют эффективное хранение, обработку и передачу больших данных, используя современные методы и вычислительные мощности, включая графические процессоры;
• управляют полным жизненным циклом интеллектуальных продуктов — от исследования идеи и прототипирования до внедрения и поддержки;
• проводят эксперименты и тестирования (например, A/B тесты) для оценки эффективности алгоритмов и их влияния на бизнес-показатели;
• анализируют бизнес-процессы заказчика, чтобы найти точки роста и предложить решения на основе искусственного интеллекта.

Где работают специалисты:

• в крупных технологических компаниях и IT-гигантах, занимающихся разработкой собственных сервисов и платформ;
• в банковском секторе и финансовых технологиях — для борьбы с мошенничеством, скоринга и автоматизации аналитики;
• в ритейле и маркетплейсах — для построения систем рекомендаций, управления цепочками поставок и анализа поведения покупателей;
• на промышленных предприятиях и в логистических компаниях — для внедрения систем технического зрения и оптимизации маршрутов;
• в телекоммуникационных и медийных компаниях — для создания персонифицированного контента и улучшения качества обслуживания;
• в научно-исследовательских центрах и лабораториях, где ведутся работы по созданию искусственного интеллекта нового поколения;
• в консалтинговых и IT-компаниях, которые помогают другим бизнесам внедрять передовые технологические решения.

Выпускники могут претендовать на должности инженера машинного обучения (ML engineer), дата инженера (Data engineer), разработчика систем искусственного интеллекта (AI Developer), специалиста по компьютерному зрению (CV Engineer) или обработке естественного языка (NLP Engineer).