Где и кем работать, какая зарплата после окончания программы "Управление эксплуатацией систем ИИ"

Чем занимаются выпускники:

• проектируют и внедряют конвейеры непрерывной поставки моделей машинного обучения (ML-пайплайны), автоматизируя цикл от обучения до инференса;
• настраивают мониторинг продукционных ИИ-систем — отслеживают дрейф данных, смещение целевой переменной и аномалии в работе моделей в реальном времени;
• управляют инфраструктурными компонентами для высоконагруженных ML-сервисов — это включает оркестрацию контейнеров, работу с облачными хранилищами и распределённые вычисления;
• оптимизируют затраты на облачные ресурсы и вычислительные мощности в рамках FinOps-подхода — анализируют эффективность использования GPU/TPU и автоматизируют масштабирование;
• обеспечивают безопасность систем искусственного интеллекта — внедряют защиту от состязательных атак, контролируют целостность данных и управляют доступом к моделям;
• администрируют платформы на ОС Linux и разворачивают инфраструктуру как код для воспроизводимых сред эксплуатации ИИ;
• разрабатывают и сопровождают хранилища данных и BI-системы, интегрируя их с инженерными слотами для признаков и предсказаний;
• занимаются автоматизацией экспериментов и воспроизводимостью результатов — настраивают трекинг метрик, версионирование данных и моделей;
• внедряют большие языковые модели и генеративный ИИ в эксплуатационную среду — управляют пакетной и потоковой обработкой запросов, выстраивают агентные системы;
• тестируют программное обеспечение и используют Git-платформы для управления версиями кода, конфигураций и артефактов обучения;
• разрабатывают рекомендательные системы и компоненты компьютерного зрения, обеспечивая их стабильную работу под нагрузкой;
• участвуют в прототипировании минимально жизнеспособного продукта (MVP) на основе ИИ и трансфере технологий из R&D в промышленную эксплуатацию.

Где работают выпускники:

• в центрах компетенций по искусственному интеллекту крупных корпораций (банки, ритейл, телеком, энергетика) — на позициях ML-инженеров эксплуатации и MLOps-инженеров;
• в облачных провайдерах и IT-инфраструктурных компаниях, где занимаются внедрением FinOps и администрированием платформ для ИИ-нагрузок;
• в продуктовых командах, разрабатывающих высоконагруженные сервисы с компьютерным зрением, NLP и большими языковыми моделями;
• в инженерных отделах data-платформ и хранилищ данных — как инженеры данных (Data Engineers) и специалисты по автоматизации конвейеров;
• в стартапах и R&D-подразделениях, где требуется совмещать разработку, эксплуатацию и оптимизацию затрат на вычислительные ресурсы;
• в компаниях, внедряющих агентные системы и генеративный ИИ в бизнес-процессы (маркетинг, логистика, клиентский сервис);
• в проектных офисах по трансферу технологий и инновационных центрах, занимающихся масштабированием ИИ-решений с промышленных прототипов до продукционной среды.