Где и кем работать, какая зарплата после окончания профиля магистратуры "Основные дисциплины: Основы проектирования высоконагруженных приложений Хранение и алгоритмы сжатия данных Надежность систем хранения данных Параллельная и распределенная обработка больших данных Структуры и алгоритмы в базах данных и распределенных системах NoSQL Методология программной инженерии Архитектура систем обработки больших данных Распределенные системы. Модуль по выбору: ML Engineer Основы машинного обучения MLOPS Распределенное машинное обучение Вычисления на GPU Data architect Потоковый анализ данных DevOps Аналитика больших данных Java для высоконагруженных вычислений."

Чем занимаются специалисты:

• проектируют и создают масштабируемые и отказоустойчивые системы для сбора, хранения и обработки огромных объемов информации;
• разрабатывают архитектуру данных — создают целостное видение того, как информация будет перемещаться, преобразовываться и храниться внутри организации;
• выбирают и настраивают подходящие инструменты для работы с большими данными — системы нереляционных баз данных, платформы распределенных вычислений и фреймворки для потоковой обработки;
• оптимизируют процессы хранения и поиска, применяя специализированные алгоритмы сжатия и индексирования для повышения производительности;
• настраивают и автоматизируют процессы развертывания и мониторинга инфраструктуры данных — то, что известно как DevOps-практики для конвейеров данных;
• обеспечивают надежность и бесперебойную работу систем даже в условиях высоких нагрузок и возможных сбоев оборудования;
• создают технологические мосты между сырыми данными и специалистами по аналитике и машинному обучению — подготавливают данные для дальнейшего использования;
• реализуют процессы, позволяющие оперативно развертывать, масштабировать и управлять моделями машинного обучения в производственной среде;
• занимаются потоковой аналитикой — обрабатывают данные в реальном времени для немедленного получения идей и реагирования.

Где работают специалисты:

• в крупных технологических компаниях — например, в сфере онлайн-торговли, поисковых систем и социальных сетей, где работа с данными является основным видом деятельности;
• в банковском секторе и финансовых организациях — для построения систем фрод-мониторинга, скоринга и анализа рисков;
• в телекоммуникационных компаниях — для анализа сетевого трафика, оптимизации нагрузки и удержания клиентов;
• в IT-подразделениях крупных ритейлеров — для управления цепочками поставок, анализа покупательского поведения и персонализации предложений;
• в научно-исследовательских центрах — где требуется обрабатывать огромные массивы информации, полученные в ходе экспериментов.

Выпускники программы могут претендовать на позиции:

• Middle Data Engineer;
• Data Architect;
• Senior back-end developer.