Где и кем работать, какая зарплата после окончания программы "Программная инженерия систем искусственного интеллекта"

Чем занимаются выпускники:

• разрабатывают архитектуру и пишут программный код для приложений, в которые встроены нейросети, большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения;
• создают серверные и клиентские части веб-сервисов, а также мобильные приложения с интеграцией элементов искусственного интеллекта — от компьютерного зрения до генерации текста и изображений;
• проектируют и внедряют рекомендательные системы, а также системы поддержки принятия решений для бизнеса и промышленности;
• занимаются тонкой настройкой и дообучением генеративных моделей (GPT-подобных решений) под конкретные задачи заказчика или продукта;
• обеспечивают надежную и безопасную интеграцию ИИ-модулей в существующие информационные системы — от баз данных до облачных платформ;
• тестируют поведение «умных» алгоритмов, проверяют качество предсказаний и устойчивость модели к нештатным входным данным (например, атакам или зашумлению);
• управляют жизненным циклом ИИ-продукта — от сбора требований и прототипирования до развертывания, мониторинга и поддержки версий;
• настраивают взаимодействие между классическими компонентами ПО (базами данных, операционными системами, сетями) и нейросетевыми движками для работы в реальном времени;
• применяют методы оптимизации и теории принятия решений, чтобы сделать интеллектуальные системы быстрее и экономичнее в работе;
• участвуют в создании систем интернета вещей (IoT), где датчики и устройства управляются локальными ИИ-алгоритмами без постоянной связи с большим центром обработки данных.

Где работают выпускники:

• в ИТ-компаниях, разрабатывающих «умные» сервисы, чат-ботов, голосовых помощников и генеративные приложения (например, продуктовые стартапы и крупные технологические корпорации);
• в исследовательских и инжиниринговых подразделениях банков, ритейла и телеком-операторов, где строятся системы прогнозирования и персонализации;
• в промышленности на позициях, связанных с техническим зрением, контролем качества продукции и предиктивной аналитикой оборудования;
• в компаниях, занимающихся робототехникой и беспилотными системами, где требуется интеграция ИИ в управляющее программное обеспечение;
• в системной интеграции и консалтинге — как инженеры по внедрению готовых ИИ-решений в процессы заказчиков;
• в научно-производственных лабораториях и R&D-центрах, где создаются прототипы новых алгоритмов и их промышленных реализаций;
• на позициях DevOps-инженеров со специализацией на развертывании и сопровождении моделей машинного обучения (MLOps) в облачных и локальных средах.