Где и кем работать после бакалавриата по программе "Прикладная математика, процессы управления и искусственный интеллект (с дополнительной квалификацией Программист)", окончив СПбГУ

Выпускник приобретает навыки применения высокопроизводительных методов вычислений, распараллеливания алгоритмов решения прикладных задач, исследования нелинейных динамических систем, анализа нелинейных систем управления, современных методов анализа и синтеза систем управления, численного исследования кибернетических систем с помощью современных программных средств, построения статистических моделей, стохастических вычислений.

Компетенции:

• Разработка и оптимизация математических моделей: специалисты создают и совершенствуют модели для анализа данных, прогнозирования и принятия решений в различных областях;
• Исследование и внедрение алгоритмов машинного обучения: занимаются разработкой и применением алгоритмов для обработки больших данных, распознавания образов и автоматизации процессов;
• Управление сложными системами: проектируют и оптимизируют системы управления в технических, экономических и социальных сферах;
• Разработка интеллектуальных систем: создают системы искусственного интеллекта, включая нейронные сети, экспертные системы и робототехнику;
• Анализ данных и прогнозирование: работают с большими массивами информации, выявляют закономерности и строят прогнозы для поддержки принятия решений;
• Решение прикладных задач: применяют математические методы для решения задач в физике, биологии, экономике, энергетике и других областях;
• Программирование и разработка программного обеспечения: создают специализированные программы и алгоритмы для реализации математических моделей и методов;
• Научные исследования: участвуют в исследованиях на стыке математики, информатики и искусственного интеллекта, публикуют научные работы и разрабатывают инновационные подходы.

Где работают специалисты:

• в IT-компаниях, занимающихся разработкой программного обеспечения, искусственного интеллекта и анализа данных;
• в научно-исследовательских институтах и лабораториях;
• в банках, страховых компаниях и финансовых организациях для анализа рисков и прогнозирования;
• в энергетике, транспорте и телекоммуникациях для оптимизации процессов управления;
• в робототехнике и автоматизированных системах управления;
• в консалтинговых компаниях, предоставляющих аналитические и технологические решения;
• в академической среде, занимаясь преподаванием и научной деятельностью;
• в стартапах и инновационных проектах, связанных с AI и big data.