Где и кем работать, какая зарплата после окончания программы "Инженерия машинного и глубокого обучения"

Выпускник:

• проектирует архитектуру программных систем, встраивая в них механизмы самообучающихся алгоритмов для решения прикладных задач промышленности;
• разрабатывает и сопровождает конвейеры обработки сведений — от их очистки до подготовки наборов для обучения моделей;
• создаёт программные средства машинного и глубокого обучения, которые затем встраиваются в готовые изделия или технологические линии;
• выполняет проверку и подтверждение качества программного обеспечения, чтобы убедиться в правильности работы моделей на новых данных;
• настраивает взаимодействие распределённых вычислительных систем и хранилищ для эффективного обучения тяжёлых нейронных сетей;
• автоматизирует процессы разработки с помощью современных методов и средств, сокращая ручной труд при сборке и развёртывании программ;
• занимается оптимизацией вычислительных ресурсов — задействует параллельные вычисления и возможности графических ускорителей для ускорения работы моделей;
• разрабатывает пользовательские интерфейсы и эргономичные системы управления, через которые оператор взаимодействует с интеллектуальными помощниками;
• внедряет средства кибербезопасности непосредственно в алгоритмы искусственного интеллекта, защищая их от подмены или искажения входных данных;
• моделирует технологические процессы в цифровой среде, используя методы обучения для предсказания отказов оборудования или оптимизации режимов работы.

Где работают выпускники:

• в научно-исследовательских и опытно-конструкторских подразделениях предприятий, занимающихся созданием бортовых систем управления и робототехники;
• в центрах обработки крупных массивов сведений и облачных платформах, где требуется строить предсказательные модели в реальном времени;
• в компаниях, разрабатывающих программное обеспечение для промышленного интернета вещей и киберфизических систем;
• в отделах цифровой трансформации на заводах и производствах, где автоматизируют управление технологическими процессами с помощью самообучающихся алгоритмов;
• в лабораториях, занимающихся проектированием систем виртуальной и дополненной реальности для обучения операторов сложных установок;
• в организациях, которые внедряют методы технического зрения и распознавания образов на транспортных конвейерах или складах;
• в командах, создающих корпоративные информационные системы с элементами прогнозной аналитики для сбыта, снабжения или логистики;
• в стартапах и малых инновационных предприятиях, где разрабатываются специализированные средства для моделирования физических процессов с использованием глубокого обучения.