Где и кем работать, какая зарплата после окончания профиля магистратуры "Прикладное машинное обучение и анализ данных"

Чем занимаются выпускники:

• строят системы предсказаний на основе данных, чтобы автоматизировать принятие решений в бизнесе;
• разрабатывают алгоритмы, которые учатся на примерах и самостоятельно находят закономерности без прямых команд;
• очищают и подготавливают сырые сведения для дальнейшего обучения моделей;
• настраивают параметры готовых моделей для достижения максимальной точности на реальных задачах;
• проектируют полный конвейер обработки информации — от её получения до выдачи конечного результата;
• встраивают обученные алгоритмы в работающие информационные системы компании;
• следят за поведением моделей в рабочей среде и обновляют их при изменении входных данных;
• оценивают, насколько предсказания модели полезны для дела, а не просто точны с математической точки зрения;
• превращают сложные расчёты в понятные для руководителей отчёты и визуальные сводки;
• защищают алгоритмы от некачественных входных данных и резких изменений в поведении пользователей;
• адаптируют зарубежные подходы к анализу данных под российские стандарты и законодательство;
• проводят состязательный анализ моделей — проверяют, можно ли их обмануть или сломать намеренно;
• выстраивают системы рекомендаций, которые показывают пользователям подходящие товары или услуги;
• внедряют методы распознавания изображений и понимания письменной речи в прикладные задачи;
• прогнозируют временные ряды — например, загрузку серверов, спрос на услуги или остатки на складах;
• выбирают наилучший алгоритм для конкретной задачи, сравнивая десятки возможных вариантов;
• сокращают издержки бизнеса путём замены ручного труда автоматическими решениями на основе данных;
• документируют свои наработки так, чтобы их могли понять и использовать другие разработчики.

Где работают выпускники:

• в крупных интернет-площадках с миллионами пользователей, где нужно предсказывать поведение покупателей;
• в отделах анализа данных банков и страховых компаний для оценки рисков и борьбы с мошенничеством;
• в производственных цехах и на заводах — для предсказания поломок оборудования до их наступления;
• в логистических центрах и службах доставки для построения оптимальных маршрутов и сроков перевозок;
• в поисковых системах и медиасервисах для улучшения выдачи и персонализации ленты новостей;
• в телекоммуникационных компаниях для прогнозирования оттока клиентов и настройки сетей связи;
• в государственных информационных системах для обработки обращений граждан и выявления аномалий;
• в маркетплейсах — для расчёта честных рейтингов продавцов и подбора похожих товаров;
• в исследовательских центрах и инженерных лабораториях, где внедряют интеллектуальные системы управления;
• в медицинских платформах для поддержки постановки диагнозов по снимкам или анализам;
• в стартапах, создающих новые продукты на основе обучаемых алгоритмов и больших массивов данных.