Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры НИУ ВШЭ по программе "Прикладные нейросетевые технологии (онлайн)"

Подробнее о профессиональной деятельности выпускников:

• выпускник этой специальности занимается извлечением скрытых закономерностей из необработанных сведений и превращением их в ценные выводы для принятия решений;
• он разрабатывает самодействующие алгоритмы, которые способны обучаться на примерах и делать прогнозы без явного прописывания правил;
• такой специалист строит и настраивает многослойные вычислительные сети — глубокое обучение, имитирующее работу человеческого мышления;
• он проектирует полный жизненный цикл прогнозной модели — от сбора и очистки первичных данных до её развёртывания в реальной производственной среде;
• выпускник внедряет системы технического зрения, позволяющие машинам «видеть» и распознавать объекты на изображениях;
• он создаёт обработчики естественного языка, с помощью которых вычислительные машины понимают, анализируют и генерируют человеческую речь;
• специалист участвует в разработке советующих систем, которые предсказывают предпочтения пользователей и предлагают релевантные товары или услуги;
• он занимается постановкой и анализом контролируемых экспериментов (проверка статистических гипотез) для оценки эффективности внедряемых решений;
• выпускник способен начать академическую карьеру и заняться исследованиями в области науки о данных в аспирантуре, публикуя новые научные результаты.

Где работают выпускники:

• в центрах разработки и исследовательских лабораториях крупных технологических компаний и интернет-площадок (поисковые системы, маркетплейсы, видеохостинги);
• в финансовых учреждениях и банках (для оценки кредитных рисков, обнаружения мошеннических операций и алгоритмической торговли);
• в производственных и промышленных корпорациях (для прогнозирования отказов оборудования и управления цепочками поставок);
• в медицинских и фармацевтических организациях (для обработки снимков, расшифровки генома и ускорения разработки лекарств);
• в логистических компаниях и агрегаторах такси (для построения оптимальных маршрутов и предсказания времени прибытия);
• в государственных структурах и градостроительных ведомствах (для анализа городских потоков и повышения безопасности дорожного движения);
• в высших учебных заведениях и академических институтах (в качестве младших научных сотрудников или преподавателей прикладной математики).