Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры НИУ ВШЭ по программе "Компьютерные системы и сети. Высоконагруженные системы и оптимизация кода"

Специалисты должны обладать следующими компетенциями:

• Знание основных разделов высшей математики, включая математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятностей и математическую статистику, дискретную математику и методы оптимизации
• Умение программировать на Python и использовать основные библиотеки для машинного обучения, такие как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch
• Навыки сбора, обработки и анализа данных, включая работу с базами данных, компьютерными сетями и операционными системами
• Понимание теоретического устройства алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, а также их применения для решения различных задач анализа данных
• Умение внедрять модели машинного обучения в промышленную эксплуатацию, учитывая требования к масштабируемости, производительности, безопасности и надежности высоконагруженных систем
• Знание основных направлений и тенденций в области машинного обучения и высоконагруженных систем, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и другие.

Специалисты по машинному обучению и высоконагруженным системам могут работать на различных позициях в IT-сфере, таких как:

• Data Scientist — специалист по анализу данных, который использует методы машинного обучения для извлечения знаний и ценной информации из больших объемов данных
• Machine Learning Engineer — специалист по разработке моделей машинного обучения и их интеграции в высоконагруженные системы
• Data Engineer — специалист по сбору, хранению и обработке данных для дальнейшего использования в машинном обучении
• Big Data Engineer — специалист по работе с большими данными с помощью распределенных систем и технологий
• AI Engineer — специалист по разработке интеллектуальных систем на основе машинного обучения и глубокого обучения.

Трудоустройство:

• IT-компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения, веб-сервисов, приложений, игр и других продуктов
• Интернет-платформы, предоставляющие различные услуги онлайн, такие как поиск, навигация, социальные сети, электронная коммерция, развлечения и другие
• Банки, финансовые организации и страховые компании, использующие машинное обучение для анализа рисков, кредитного скоринга, фрод-детекции и других задач
• Промышленные предприятия, применяющие машинное обучение для автоматизации производства, контроля качества, оптимизации ресурсов и других целей
• Медицинские учреждения и фармацевтические компании, использующие машинное обучение для диагностики заболеваний, разработки лекарств, анализа геномов и других задач
• Научно-исследовательские организации и университеты, занимающиеся развитием новых методов и технологий в области машинного обучения и высоконагруженных систем.