Где и кем работать, какая зарплата после окончания профиля магистратуры "Машинное обучение и высоконагруженные системы"

Чем занимаются специалисты:

• основная деятельность связана с превращением сырых данных в работающие и прибыльные решения — от математической идеи до промышленного внедрения;
• формулируют задачи бизнеса на языке анализа данных и машинного обучения, определяя, какие алгоритмы и подходы будут наиболее эффективны;
• проектируют и разрабатывают масштабируемые и отказоустойчивые системы, способные обрабатывать огромные потоки информации в реальном времени;
• создают, обучают, тестируют и оптимизируют predictive-модели, используя широкий спектр методов — от классического машинного обучения до глубинных нейронных сетей;
• внедряют работающие модели в производственную среду, обеспечивая их бесперебойную интеграцию с другими сервисами и постоянный мониторинг их качества;
• постоянно следят за актуальностью моделей и их дообучают на новых данных, чтобы поддерживать высокую точность прогнозов.

Где работают специалисты:

• в крупных IT-компаниях — разработчиках поисковых систем, социальных сетей, маркетплейсов и стриминговых сервисов (например, Яндекс, Ozon, VK, СберМаркет);
• в банковском и финансовом секторе — в отделах аналитики, финтехе, для скоринга, борьбы с мошенничеством и анализа рисков;
• в телекоммуникационных компаниях — для анализа поведения клиентов, прогнозирования оттока и оптимизации сетей;
• в научно-исследовательских центрах, где ведутся работы в области искусственного интеллекта и анализа больших данных;
• в ритейле и e-commerce — для построения систем рекомендаций, управления цепями поставок и динамического ценообразования;
• в любых других отраслях, где требуется анализ больших данных и автоматизация прогнозов — от медицины и логистики до геймдева и интернета вещей (IoT).

Выпускники смогут работать по направлениям:

• Data Scientist
• Machine Learning Engineer
• Data Engineer
• заниматься исследованиями в области наук о данных (после окончания магистратуры выпускники могут продолжить свое обучение в аспирантуре по анализу данных).