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 по 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.
