Где и кем работать после бакалавриата по программе "Программная инженерия систем машинного обучения (ТОП-ИТ)", окончив МАИ

Чем занимаются выпускники:

• проектируют и реализуют программные каркасы для обучения, валидации и развертывания моделей искусственного интеллекта, чтобы превратить сырые данные в работающий продукт;
• разрабатывают отказоустойчивые и масштабируемые инженерные решения для обработки больших данных — от сбора информации до построения предсказательных сервисов;
• адаптируют классические алгоритмы машинного обучения под ограничения реального времени и вычислительные ресурсы конкретной аппаратной платформы;
• внедряют системы непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) для компонентов программного обеспечения, содержащих нейросетевые или статистические модули;
• оптимизируют производительность разработанного кода с использованием тензорных вычислений, параллельных и распределенных архитектур;
• сопровождают уже работающие интеллектуальные системы — отслеживают дрейф данных, проводят переобучение моделей и модернизируют логику их работы;
• создают инструменты автоматического тестирования и мониторинга для программных продуктов, основанных на методах машинного обучения;
• формулируют техническое задание для команды разработки — от выбора метрик качества до проектирования хранилищ признаков;
• интегрируют подготовленные модели в корпоративные информационные системы и облачные платформы через написание специализированных API-шлюзов.

Где работают выпускники:

• в продуктовых IT-компаниях, разрабатывающих собственные рекомендательные системы, голосовых помощников или антифрод-платформы (например, Яндекс, Ozon, Wildberries);
• в крупных банках и финансовых организациях для построения скоринговых моделей, прогнозирования очередей и систем обнаружения аномалий (Сбер, Т-Банк, Газпромбанк);
• в инжиниринговых центрах и научно-производственных объединениях, занимающихся программной частью беспилотных летательных аппаратов и робототехнических комплексов;
• в высокотехнологичных предприятиях авиационной и ракетно-космической отрасли, где требуется обработка телеметрических потоков и предиктивная аналитика состояния техники;
• в логистических и ритейловых корпорациях — для автоматизации складов, прогнозирования спроса и построения интеллектуальных цепочек поставок;
• в стартапах и исследовательских лабораториях, создающих новые типы интеллектуальных систем на стыке прикладной математики и программной инженерии.