Специалисты данного профиля могут работать как:
Занимается исследованиями фундаментального характера, умеет правильно читать научные статьи и понимать главное, формулировать и решать передовые исследовательские задачи.
За время обучения студент получит глубокое знание методов ML, хорошее знание Python, понимание современных архитектур ML, изучит Kafka, Redis, ClickHouse, PostgreSQL, SQL, Git.
Занимается решением практических задач, умеет грамотно писать продакшн код, обрабатывать большие данные и обеспечивать горизонтальное масштабирование в микросервисной архитектуре, понимает как взаимодействовать с бизнесом.
Во время обучения студент научится настраивать nginx для балансировки, работать с очередями Kafka, RabbitMQ и др., чтобы обеспечивать бесперебойную обработку больших данных, понимать батчевую и потоковую обработки данных, будет знать Python, C++, а также сможет обучать модель, анализировать результаты и быстро вносить требуемые изменения.
Умеет управлять командами и настраивать процессы, формулировать цели и задачи, а также управлять требованиями и согласовывать их с заказчиками и другими заинтересованными лицами в проекте.
Во время обучения студенты получат знания о жизненных циклах разработки и эксплуатации ПО, гибких методологиях управления проектами (Agile, Scrum, Kanban), бизнес-анализе, а также навыки работы в команде.