Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры НИУ ВШЭ по программе "Машинное обучение в цифровом продукте"

Специалисты, подготовленные по данному профилю, занимаются комплексной разработкой и внедрением интеллектуальных систем в цифровые продукты. Их ключевые задачи можно описать следующим списком:

• проектирование и обучение алгоритмов машинного обучения — от классических моделей до сложных нейронных сетей для анализа данных любого типа: текстов, изображений, звука и видео;
• создание и оптимизация ядра продукта — интеллектуальных функций, таких как системы рекомендаций, автоматическое понимание естественного языка, компьютерное зрение или адаптивное ценообразование;
• организация полного жизненного цикла моделей — от экспериментирования и прототипирования до промышленного развертывания, наблюдения и постоянного обновления — это направление известно как операционализация машинного обучения;
• разработка серверной части и инфраструктуры — обеспечение эффективной работы алгоритмов, включая работу с распределенными вычислениями и графическими ускорителями для обработки больших данных;
• решение прикладных бизнес-задач с помощью математического аппарата — применение методов оптимизации, теории вероятностей и статистики для повышения эффективности и доходности цифрового продукта;
• анализ экономических механизмов цифровой среды — проектирование систем взаимодействия внутри продукта, например, с использованием теории аукционов и принципов дизайна механизмов.

Где работают такие специалисты:

• Крупные технологические компании — часто называют «агрегаторами» или «IT-гигантами», которые развивают собственные платформы;
• Финансовый сектор и финтех — банки, страховые компании, инвестиционные платформы, где критически важны прогнозные модели и анализ рисков;
• Телекоммуникационные и медийные холдинги — для персонализации контента, управления клиентским опытом и тарифами;
• Команды разработки игр и развлекательных сервисов — для создания адаптивного игрового процесса, интеллектуальных неигровых персонажей и анализа поведения пользователей;
• Научно-исследовательские и опытно-конструкторские центры — в области искусственного интеллекта, робототехники и анализа сложных данных;
• Стартапы и продуктовые команды — которые создают новые цифровые решения с «нуля» и нуждаются в глубокой экспертизе на стыке математики и практической разработки.