15.7.22
2 мин. чтения
Education

Как бустануть рост из Junior в Middle ML-инженера

В 2022 году компания Napoleon IT, входящая в ТОП-10 лучших AI-разработчиков России по версии Clutch, совместно с лидером в области компьютерных наук Университетом ИТМО, создали AI Talent Hub - комьюнити специалистов по машинному обучению, объединяющее таланты, мировые компании и экспертов из индустрии.

В 2022 году компания Napoleon IT, входящая в ТОП-10 лучших AI-разработчиков России по версии Clutch, совместно с лидером в области компьютерных наук Университетом ИТМО, создали AI Talent Hub - комьюнити специалистов по машинному обучению, объединяющее таланты, мировые компании и экспертов из индустрии. Наша миссия: развивать мир, развивая таланты. Задачи: сформировать продуктовое мышление и вывести начинающего специалиста на Middle уровень в AI-проекты ведущих ИТ-компаний.

С 2018 по 2019 г. количество вакансий специалистов по машинному обучению стало больше в 1,3 раза. С 2020 по 2021 год прирост по количеству вакансий направления Data Science составил 120%. В 2022 году мы видим тренд - возрастает спрос на специалистов Middle и Senior ML Engineer и Data Engineer. А теперь, внимание, знатоки, вопрос: «Где же взять столько талантливых Middle специалистов»?

Правильный ответ, как вы уже догадались, в говорящем названии AI Talent Hub, на базе которого запущена самая крупная проектная магистратура по подготовке специалистов по машинному обучению онлайн. К 2025 году планируется, выпустить 700 AI-специалистов на позиции Middle и выше. В 2022 году на магистерскую программу «Инженерия машинного обучения» выделено 90 бюджетных мест. Бизнес и передовые ВУЗы поняли тот факт, что таланты - это новая энергия, за которой стоят идеи, стремление и следующий этап развития мира.

Napoleon IT уже имеет несколько собственных магистратур: МФТИ - «Индустриальная биоинформатика», Университет ИТМО - «Компьютерное зрение» , ЧелГУ - «Machine Learning».

Ты мотивированный Junior специалист с опытом программирования и реализации? Ты готов расти и развиваться? Тогда эта программа точно для тебя!

3 причины почему стоит попасть в AI Talent Hub?

1. Место для самореализации и развития

Сегодня IT специалисты востребованы во всем мире, и главной потребностью, особенно для человека в этой сфере, является самореализация и возможность сделать вклад в развитие будущего, поэтому отношение к работе претерпевает изменения. Таланты больше не хотят отдельно учиться и отдельно работать, а ищут место, где смогут быстро реализовать свой потенциал.

2. Реальный профессиональный опыт

И таланты и компании хотят, чтобы из высшего учебного заведения выпускались люди, которые могут дать реальную и значимую пользу бизнесу. В стандартных случаях, выпустившись из магистратуры, человек получает свой первый опыт только приходя в компанию. Но работодатели мечтают, чтобы к ним приходили уже подготовленные люди, которые в курсе рабочего процесса организации. Новый перевернутый формат обучения позволяет получить готовые ценные кадры.

3. Часть комьюнити

Все студенты становятся частью одного большого комьюнити AI Talent Hub. Настоящая ценность в живой коммуникации между талантами и менторами внутри компаний, передача опыта в процессе решения реальных задач с настоящими дедлайнами и заказчиками вместо искусственных лабораторных работ.

Таким образом, каждый участник процесса получает свои преимущества:

-       компании получают высшую ценность - талантов, которые будут раскрываться во время обучения и будут уже адаптированы под рабочий процесс организации

-       сами таланты получают крутые задачи и обучение онлайн в Университете ИТМО - лидирующем университете по выпуску квалифицированных ИТ-специалистом

-       Университет ИТМО пополняет свои ряды новыми выпускниками - высококлассными инженерами.

Преимущества программы «Инженерия машинного обучения»?

Во-первых, это интенсивная практическая подготовка, которая будет проходить в реальном рабочем процессе в формате распределенного офиса с адаптацией к ИТ-культуре и бизнес-процессам компаний-партнеров. Подготовка магистрантов идет под требованиям работодателей к Middle разработчикам и на базе их технологического стека, чтобы у выпускника был опыт создания ML-проектов, и он смог за нулевое время включиться в ритм работы команды.

Во-вторых, большая часть программы будет проходить в онлайн формате. Студенты смогут учиться из любой точки мира, совмещая учебный процесс с работой над проектами.

В-третьих, на всем этапе обучения ребят будут сопровождать опытные менторы. Уже сейчас к проекту присоединились наставники из команд компаний Napoleon IT, «Сбер», МТС Digital, Huawei Noah's Ark, «Газпромнефть-Цифровые решения», «Татнефть» и другие.

Таким образом, Junior, поступая на магистратуру «Инженерия машинного обучения» в рамках AI Talent Hub, попадает в офис компании, начинает выполнять практические задачи и параллельно с этим 50% своего времени занимается собственным развитием в лучшем “не классическом” университете России. Это не просто работа и не учеба в прямом смысле слова. Это развитие инженеров новой формации, готовых справляться с неопределенностью, работать с гипотезами, достигать реального результата для бизнеса, создавая новые DeepTech продукты.

Как будет проходить обучение?

Главная цель программы — не научить студента только “правильно” программировать и упаковывать ML-сервисы, а заложить в нём систему soft&hard skills, развить продуктовое и критическое мышление, необходимое для качественного перехода на новый профессиональный уровень.

Первые полгода магистранты будут погружены в промышленную разработку в сопровождении опытных менторов. Пройдут на практике в выбранном проекте полный жизненный цикл разработки решений с машинным обучением на борту: от сбора и разметки данных, борьбы с грязными данными и обучения глубоких нейросетей до построения автоматизированных пайпланов с MLOps, разработки нагруженных  backend-сервисов и интеграции по API с пользовательскими интерфейсами.

Далее во втором семестре предстоит выбрать специализацию для развития: компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы, дата-инжиниринг, менеджмент AI-продукта.

После первого года обучения предусмотрен формат интернатуры в командах компаний-партнеров.

Так как, программа имеет нестандартный формат для академической среды, то и привычные составляющие тоже меняются: вместо преподавателей дисциплин — авторы проектного модуля, вместо лекций —  полезные материалы для решения задач на каждую неделю модуля, лабораторные работы — митапы и воркшопы с экспертами, экзамены — командная защита работающего сервиса перед техлидом и владельцем продукта.

В последнем учебном году магистранты будут работать над дипломной  работой в одном из форматов: разработка AI-решения в проектных командах индустриальных партнеров, прикладное исследование в Data Science, участие в open source проекте, создание стартапа в профильном AI-акселераторе.

РАССКАЗАТЬ О СТАТЬЕ

Подпишись на блог и будь
в курсе последних новостей

Спасибо за заявку!
Упс! Что-то пошло не так. Попробуйте снова.

АВТОР

Napoleon IT

3 статьи

ТЭГИ

Education