Искусственный интеллект — это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеку. На основе предпочтений сервисы составляют подборки фильмов или делятся советами по покупкам — в основе этого лежит машинное обучение и deep learning.
Рынок нуждается в специалистах, которые способны разрабатывать и обслуживать искусственные нейронные сети. Это помогает автоматизировать многие рабочие процессы, определять скрытые тенденции и придумать новые полезные сервисы.
Исследователи обычно подразделяют искусственный интеллект на три группы — слабый, сильный и суперинтеллект.
Это интеллект, который уже удалось создать. Он способен решить определенную задачу (во многих случаях даже лучше, чем человек). Яркий пример — компьютерная программа Deep Blue, обыгравшая знаменитого Гарри Каспарова в шахматы (1996 год). Но такой шахматный компьютер не умеет делать ничего другого.
Слабый искусственный интеллект используется в медицине, логистике, банковском деле и бизнесе:
Эти три примера показывают, в каких сферах применяется слабый искусственный интеллект.
Detroit: Become Human — приключенческая компьютерная игра с элементами интерактивного кинематографа. В ней хорошо показано, как бы выглядел сильный искусственный интеллект. Здесь роботы способны учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения — прямо как человек.
В реальной жизни ближе всего к сильному искусственному интеллекту — голосовые помощники Siri и Алиса. Они лишь имитируют человеческое общение и неспособны принимать решения в ситуациях, которым их не обучили.
Пока у человечества нет ни малейшего представления, как это сделать (и возможно ли вообще). Это не просто умные машины, а компьютеры, во всем превосходящие людей (что-то из области фантастики).
Специалист по машинному обучению — это программист, который с помощью определенных наборов данных и алгоритмов обучает искусственный интеллект. В разных компаниях и проектах задачи ML-менеджера могут отличаться, но чаще всего специалист занимается следующим:
Сложно собирать информацию вручную. Если это изображения, нужно предоставить фотографии с разных ракурсов и разных углов освещенности. Социальная сеть «ВКонтакте» запустила функцию — она показывает фотографию пользователей и спрашивает: «Это Николай Соболев?» Если да, то можно поставить утвердительную отметку. Процесс займет меньше секунды — не стоит лениться и пропускать уведомление, так пользователь «ВКонтакте» поможет нейросетям лучше распознавать лица.
Со временем вкусы и предпочтения пользователя могут измениться. Умная лента учтет это и предложит другие потенциально интересные публикации.
Четыре основных категории, для которых подойдет профессия ML-инженера:
Сотрудники из других областей тоже могут проявить себя в этой деятельности. Однако данное направление подойдет для специалистов с математическим складом ума — это стоит учитывать перед обучением.
Чтобы стать успешным ML-инженером, специалисту по искусственному интеллекту важно обладать следующими навыками:
Большая часть профессиональной литературы написана на английском, поэтому ML-инженеру потребуется знание языка.
Специалист по работе с искусственным интеллектом востребован во многих направлениях. Отрасли, где ML-инженеры смогут себя реализовать:
Сфера финансов — одна из самых перспективных отраслей для ML-инженера. Специалист может работать сразу в нескольких направлениях:
Еще ML-инженеры могут работать в банках. Специалисты внедряют системы анализа платежеспособности клиентов, которые обратились за кредитом.
Будущий специалист по работе с искусственным интеллектом может получить образование в высшем учебном заведении или с помощью бесплатных курсов.
Университет дает студентам хорошую базу (особенно в математике и в статистике). Обучающийся получит диплом государственного образца — это станет преимуществом при трудоустройстве в крупную компанию.
Главный минус поступления в высшее учебное заведение — высокая стоимость обучения. Например, если студент планирует поступить в магистратуру на специальность Data Science в «Высшую школу экономики», то двухлетнее обучение обойдется за 1 155 000 рублей.
Если финансовый вопрос не беспокоит студентов, он может выбрать следующие университеты:
ВУЗ |
Факультет |
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации |
Инженерия данных |
Северо-Кавказский филиал Московского технического университета связи и информатики |
Программное обеспечение и интеллектуальные системы |
Московский городской педагогический университет |
Аналитика данных и эффективное управление |
Московский институт технологий и управления |
Интеллектуальные информационные системы и технологии |
Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова |
Разработка компьютерных игр и AR/VR-приложений |
Санкт-Петербургский государственный университет |
Науки о данных |
МИРЭА — Российский технологический университет |
Интеллектуальные системы поддержки принятия решений |
Севастопольский государственный университет |
Геоинформационные технологии и 3D-моделирование |
Этот вариант обучения подойдет тем, кто хочет получить структурированную информацию в сжатые сроки. В интернете пользователь найдет много учебников, гайдов и видеоуроков, которые помогут понять основы профессии.
Основная сложность обучения заключается в том, что студенту придется самостоятельно планировать обучение и развитие. Есть большая вероятность столкнуться с бесполезными и устаревшими знаниями — студент может больше потерять, а не получить. Желательно, чтобы у обучающегося был знакомый или старший товарищ, который умеет ориентироваться в информационном поле.
Бесплатные курсы дадут базу, но у студента не будет практической деятельности и возможности поработать с реальными проектами. Это может стать проблемой при трудоустройстве, где работодатели обязательно спросят про опыт.
Какие знания получит студент с помощью бесплатных курсов:
Наименование |
Описание |
Строение модели машинного обучения (теория) |
Студент узнает, с каких этапов начинается построение простых моделей. Обучающийся поймет, как работают алгоритмы, научится решать задачи классификации и кластеризации. |
Использование ML-алгоритмов |
Ученик поймет, как работают линейные и древесные алгоритмы. Сможет создавать рекомендательные системы. |
Извлечение данных из различных источников |
Обучающийся научится читать файлы различных форматов при помощи языка программирования Python и библиотеки Pandas. Сможет писать запросы к API, получать и сохранять информацию в разных форматах. |
Обучение нейронных сетей |
Пользователь познакомится с архитектурой нейронных сетей. Поймет, как использовать готовые сетки для собственных задач. |
Работа с инструментами анализа данных |
Студент научится проводить разведочный анализ данных. Освоит Excel для аналитики, сможет визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL. |
Настройка инфраструктуры |
Обучающийся научится работать с архитектурой ML-решений. Познакомится с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. |
Специалисты по работе с искусственным интеллектом делятся на три группы: Junior, Middle и Senior. Уровень заработной платы ML-инженера в основном зависит от квалификации и места работы (города и компании).
Junior
ML-инженер с опытом работы от одного года. В его обязанности входит: сбор и подготовка данных, построение несложных моделей машинного обучения (под контролем более опытного сотрудника, который в процессе работы дает полезные рекомендации).
«Джуниор» должен разбираться в библиотеках для обработки данных (Pandas, NumPy, Matplotlib) и понимать системы управления базами данных — MySQL.
Junior-специалист в Москве получает от 80 000 рублей. В регионах зарплата меньше и начинается от 40 000 рублей.
Middle
Уверенный ML-инженер с опытом работы от двух до пяти лет. На этом этапе специалист может оценивать производительность модели машинного обучения, анализировать и проверять данные на предмет заданных критериев.
Компаниям важно, чтобы middle-специалист умел работать с современными аналитическими пакетами на языках программирования Python и R, а также понимал Big Data. Знание статистических инструментов (SPSS и MATLAB) станет дополнительным преимуществом для «мидла».
Middle-специалист в Москве зарабатывает минимум 100 000 рублей. В регионах зарплата начинается от 60-80 тысяч рублей.
Senior
Опытный специалист, который работает на протяжении 5-7 лет над проектами в сфере data mining, data analysis, машинного обучения или математического моделирования. На этом этапе ML-инженер должен разбираться в Python и иметь полное понимание архитектуры нейронных сетей.
Знание Spark Streaming, Cassandra (система управления базами данных), различных фреймворков — этими и другими умениями должен обладать «сеньор», работающий в крупной компании.
Заработная плата senior-специалистов в Москве начинается от 200 000 рублей. В регионах зарплата составляет примерно 100 тысяч и более.
Чтобы узнать среднюю зарплату ML-инженера в России по городам, важно знать, в какой области искусственного интеллекта работает специалист. Это может быть ученый-исследователь, инженер нейролингвистического программирования, дата-инженер, архитектор искусственного интеллекта, инженер по машинному обучению.
Портал Zarplan по запросу «Machine Learning» предоставил следующую информацию по некоторым российским городам:
Город |
Зарплата в рублях |
Москва |
272 819 |
Санкт-Петербург |
307 500 |
Нижний Новгород |
170 583 |
Казань |
417 909 |
Новосибирск |
231 000 |
Екатеринбург |
359 667 |
Томск |
159 667 |
Краснодар |
207 000 |
Ростов-на-Дону |
360 333 |
Средняя зарплата ML-инженера специалиста в России составляет 252 161 рублей. Данные получены на основе вакансий, найденных на сайтах-агрегаторах.
Уровень средней заработной платы за рубежом выше, чем в России. Информацию о зарплате предоставил портал GlassDoor. Партнеркин в поисковой строке указывал профессию «ML engineer» и выбрал несколько европейских стран:
Страна |
Зарплата |
Швеция |
$7 939 |
Норвегия |
$7 232 |
Испания |
$4 719 |
Германия |
$5 250 |
Швейцария |
$7 292 |
ML-инженер может искать предложения по работе на крупных сайтах с вакансиями — HeadHunter или Superjob. Также стоит открывать тематические каналы в Telegram, где бренды и компании находятся в поиске сотрудников:
Многие специалисты по искусственному интеллекту работают удаленно. Таким сотрудникам необходимо искать вакансии на биржах и фриланс-площадках. Уровень зарплаты здесь меньше, чем в крупных компаниях. Подойдут следующие платформы для заработка:
Искать вакансии на вышеперечисленных площадках можно по ключевым словам «машинное обучение», «нейронные сети» и другие. Senior-специалисты, владеющие английским языком, могут поискать вакансии на зарубежной платформе Upwork.
Профессия ML-инженера востребована на российском и мировом рынках. Однако эта специальность подойдет не всем. Перед тем как поступить в высшее учебное заведение или пройти бесплатные курсы, полезно познакомиться с преимуществами и недостатками этой сферы.
Плюсы |
Минусы |
Высокий заработок. Даже начинающие специалисты могут рассчитывать на хороший доход. На протяжении карьеры ML-инженер может развиваться и повышать свою квалификацию. Потолка по зарплате нет. Если сотрудник дорастет до «тим лида», то может получать около 400 000 рублей — и эта перспектива выглядит привлекательно для студентов. |
Сидячая работа. Длительное пребывание за компьютером (до 12 часов) отрицательно сказывается на здоровье сотрудников. Чтобы оставаться в хорошей физической форме, нужно заниматься спортом или проводить тренировки — такая возможность есть не у всех. |
Востребованная профессия. За искусственным интеллектом стоит будущее. Многие компании находятся в поиске квалифицированных сотрудников — и этот тренд будет продолжаться на протяжении десятилетий. |
Ненормированный график (иногда). Если у ML-инженера стоит много задач, а дедлайны «горят», ему придется работать больше запланированного времени. Работа в жестких условиях может утомить специалиста и отбить желание продолжить работу в компании или на фрилансе. |
Работа в современных и уютных офисах. Специалисты крупных компаний работают в комфортных условиях. Многие организации имеют тренажерные залы, комнаты отдыха, бильярдные и предлагают специалистам различные виды активностей в свободное время. Это дополнительно мотивирует сотрудников приходить на работу, где они могут улучшить физическое здоровье и получить удовольствие от игр. |
Высокая ответственность. Все ML-инженеры несут ответственность за проект, над которым они работают. Если окончательный результат не устроит компанию, специалистам все придется переделывать заново. Это отнимет время и не лучшим образом повлияет на эффективность. |
Возможность работать удаленно. Специалист может приходить в офис или заниматься фрилансом — на усмотрение ML-инженера. |
|
Перспективы трудоустройства в международную компанию. Если специалист будет работать за рубежом, перед ним откроются новые варианты развития. В Европе и Соединенных Штатах Америки специалисты получают гораздо больше. Также ML-инженер сможет «прокачать» английский язык и улучшит коммуникативные навыки. |
ML-инженеры работают над сложными и увлекательными проектами, которые хорошо оплачиваются. Специалисты трудятся над развитием искусственного интеллекта, который упрощает жизнь, делает ее интереснее и безопаснее. Если человек мотивирован заниматься современными проектами, то профессия специалиста по машинному обучению идеально подойдет для него.