Где и кем работать, какая зарплата после окончания обучения в вузе Санкт-Петербурга по профилю бакалавриата "Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта"

Профессии:

• Инженер машинного обучения (ML Engineer);
• Архитектор ИИ (AI Architect).

Специалисты:

• занимаются полным циклом создания интеллектуальных систем — от исследования данных и математического моделирования до внедрения готовых решений в промышленную эксплуатацию;
• разрабатывают и обучают сложные алгоритмы машинного обучения, адаптируя их для работы на различных вычислительных платформах, включая графические ускорители и кластерные системы;
• создают и оптимизируют сквозные процессы обработки информации — так называемые конвейеры данных — для обеспечения надежности и эффективности работы моделей;
• интегрируют готовые модели в существующие программные комплексы, обеспечивая их бесперебойное функционирование и актуальность через постоянный мониторинг и дообучение;
• проектируют общую структуру и инфраструктуру масштабируемых систем, использующих искусственный интеллект, что включает выбор технологий, средств хранения и обработки данных;
• разрабатывают стратегии внедрения решений на основе машинного обучения в цифровую среду предприятий, обеспечивая их совместимость и высокую производительность.

Основными местами трудоустройства для выпускников являются:

• крупные технологические компании и ИТ-гиганты, занимающиеся созданием сложных программных продуктов и сервисов;
• научно-исследовательские центры и лаборатории, как в академической среде, так и при промышленных предприятиях;
• финансовый сектор — банки, страховые и инвестиционные компании, где требуются системы для анализа рисков, мошенничества и автоматического принятия решений;
• телекоммуникационные компании, использующие интеллектуальные системы для оптимизации сетей и анализа трафика;
• предприятия реального сектора экономики — от энергетики до машиностроения, внедряющие технологии цифровых двойников и предиктивной аналитики;
• медицинские и биоинформатические организации, разрабатывающие системы для анализа изображений, прогнозирования заболеваний и персонализированной медицины;
• компании, специализирующиеся на разработке встроенных систем и интернета вещей, где требуются эффективные алгоритмы для работы на устройствах с ограниченными ресурсами.