Профессия Специалист по машинному обучению в Новосибирске

Категория: Математика, информационные науки и технологии

Перспективная

Специалист по машинному обучению – это программист, обучающий искусственный интеллект. Он формирует программную среду, позволяющую интеллектуальным вычислительным системам, нейросетям вести продуктивную аналитическую и прикладную деятельность, общаться с пользователями, создавать интеллектуальный продукт, генерировать осмысленные и логичные идеи, действия, суждения. Специалист по машинному обучению создает алгоритмы, обеспечивающие общение интеллектуальных ботов с пользователями и решает задачи непрерывного развития интеллектуальных систем локального или глобального уровня. Его деятельность является специализацией Data Science и может носить как прикладной, так и фундаментальный характер.



Поможем поступить в вуз мечты

О профессии

Вузы 2

Какие ЕГЭ сдавать

Узнай шансы поступить профессию Специалист по машинному обучению в Новосибирске

И насколько данная профессия подходит под ваши требования к месту обучения, баллы ЕГЭ, финансовые возможности и многое другое. Перейдите по ссылке ниже, заполните данные и увидите результат.

Ваш путь к поступлению

О профессии Специалиста по машинному обучению в Новосибирске

Зарплаты: сколько получает Специалист по машинному обучению^*

Начинающий: 70000 ₽ в месяц

Опытный: 160000 ₽ в месяц

Профессионал: 250000 ₽ в месяц

* - информация по зарплатам приведна примерно исходя из вакансий на профилирующих сайтах. Зарплата в конкретном регионе или компании может отличаться от приведенных. На ваш доход сильно влияет то, как вы сможете применить себя в выбранной сфере деятельности. Не всегда доход ограничивается только тем, что вам предлагают вакансии на рынке труда.

Востребованность профессии

В национальных масштабах нашей страны развитием систем искусственного интеллекта занимаются несколько крупных, высокотехнологичных компаний, имеющих соответствующую аппаратную базу. В основном это крупные корпорации, занимающиеся информационными технологиями, а также ведущие финансовые структуры. Они нуждаются в талантливых и квалифицированных специалистах по машинному обучению и обеспечивают им высокие стандарты при трудоустройстве. Профессия специалиста по машинному обучению интересна, востребована и имеет большие перспективы в будущем.

Для кого подходит профессия

Профессия специалиста по машинному обучению носит ярко выраженный интеллектуальный характер. Такие специалисты работают в сложных программных средах и должны обладать глубокими знаниями в области программирования, иметь гибкое абстрактное мышление и высокий интеллект. Профессия подходит тем, кто:

Имеет аналитический склад ума, способен эффективно обрабатывать и применять большие объемы информации;
Склонен к изучению точных наук, имеет отличные математические способности;
Трудолюбив, усидчив, способен выполнять большой объем умственной работы и практиковать «мозговые штурмы»;
Инициативен, способен к творческому поиску и нестандартному мышлению;
Способен освоить английский язык на профессиональном, не ниже чем Intermediate, уровне.

Карьера

Квалифицированный специалист по машинному обучению является уникальным, ценным работником для высокотехнологичных компаний, работающих в сфере искусственного интеллекта. Такие сотрудники имеют высокий служебный статус, получают большую зарплату и пользуются творческой и функциональной свободой при решении профессиональных задач. Они могут возглавлять профильные подразделения компании, курировать системную работу по развитию искусственного интеллекта или возглавлять определенный проект в этой сфере. Профессия имеет отличный карьерный потенциал и позволяет в полной мере реализовать талант программиста, личные амбиции и профессиональное честолюбие.

Обязанности

Профессиональные обязанности специалиста по машинному обучению включают в себя:

Разработку алгоритмов и программной среды для эффективного развития машинных интеллектуальных систем;
Совершенствование программно-аппаратных сред искусственного интеллекта, работу по уменьшению размерности программной базы, разработку сценариев объединения большого массива признаков и исходных условий в несколько базовых категорий;
Исключение аномалий при практической работе интеллектуальных систем, постоянное совершенствование алгоритмов, расширение вариативности, обеспечение логических связей при обработке машиной данных;
Ведение фундаментальных исследований в области развития и совершенствования систем искусственного интеллекта.