1. МГТУ СТАНКИН
  2. Магистратура МГТУ СТАНКИН
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Искусственный интеллект и большие данные

МГТУ СТАНКИН Информатика и вычислительная техника (09.04.01)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры МГТУ СТАНКИН по программе "Искусственный интеллект и большие данные"

  • от 392 500
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 21 бюджет. место
  • 3 платных места
  • 2 года обучения

Варианты карьеры после окончания магистратуры Московского государственного технологического университета СТАНКИН по программе "Искусственный интеллект и большие данные"

Чем занимаются специалисты:

  • разрабатывают алгоритмы машинного обучения и нейросетей — создают интеллектуальные системы для автоматического анализа данных;
  • проектируют и оптимизируют хранилища больших данных, обеспечивая быстрый доступ и обработку информации;
  • внедряют технологии компьютерного зрения и обработки естественного языка — например, для чат-ботов, голосовых ассистентов или распознавания изображений;
  • проводят сложный статистический анализ и выявляют скрытые закономерности в данных — помогают бизнесу принимать решения на основе данных;
  • автоматизируют процессы прогнозирования — от предсказания спроса в ритейле до анализа рисков в финансах;
  • работают с распределёнными вычислениями и облачными платформами — обеспечивают масштабируемость решений;
  • учитывают правовые и этические аспекты ИИ — например, вопросы приватности данных или bias в алгоритмах.

Где работают выпускники:

  • IT-компании и стартапы — как разработчики AI-решений или data-инженеры;
  • банки, финтех и страховые компании — строят скоринговые системы и системы fraud-детекции;
  • ритейл и e-commerce — анализируют поведение клиентов и оптимизируют логистику;
  • медицина и биоинформатика — разрабатывают диагностические системы и анализируют геномные данные;
  • государственные структуры — работают с данными для умных городов и социальной аналитики;
  • научные центры и R&D-отделы — исследуют новые методы машинного обучения;
  • промышленность и IoT — внедряют AI для прогностического обслуживания и управления производством.