29.9.22
3 мин. чтения
Education
AI

Об этом только говорят, а мы уже делаем. Как проект AI Talent Hub стал примером будущего образования

Как проект AI Talent Hub стал примером будущего образования Спрос на специалистов в ИТ-сфере постоянно растет. Так, например, по данным крупнейшее русскоязычное Data Science сообщество в 2021 году произошел прирост на 120% по количеству вакансий в сфере Data Science и Data Engineering относительно 2020 года. Больше всего вакансий и самый быстрый рост по специалистам уровня Middle и Senior. А это значит, что рынок нуждается в сотрудниках с хорошей базовой подготовкой, профессиональными навыками и мощными практическими кейсами.

Спрос на специалистов в ИТ-сфере постоянно растет. Так, например, по данным крупнейшее русскоязычное Data Science сообщество в 2021 году произошел прирост на 120% по количеству вакансий в сфере Data Science и Data Engineering относительно 2020 года. Больше всего вакансий и самый быстрый рост по специалистам уровня Middle и Senior. А это значит, что рынок нуждается в сотрудниках с хорошей базовой подготовкой, профессиональными навыками и мощными практическими кейсами.

Фундаментальное образование позволяет человеку быть более востребованным на рынке труда. Так, например, на одной из крупных  образовательных конференций это транслировал в своём высказывании Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Яндекса»: «Как невозможно предсказать курсы акций, так и невозможно предсказать, кто будет востребован на рынке труда в будущем. Но первая вещь, на которую стоит обратить внимание база, мощная фундаментальная подготовка. В IT это знание алгоритмов и навыки программировать».

Самые крупные поставщики кадров это, конечно, же университеты. Но  «качество» образования всегда оставалось под вопросом. К счастью, сейчас все больше технологических ВУЗов стараются следовать критериям образования будущего, которое не только отвечает вызовам нового времени, но и на запросы участников процесса.


«Мы должны определить, как нам подготовить ребят и какие условия нужны, чтобы уже сейчас они могли выйти и представить новые продукты, создать новый рынок, открыть новую технологию», - прокомментировала Дарья Козлова, первый проректор Университета ИТМО, ведущего ВУЗа России в области информационных, фотонных и биохимических технологий.

Чтобы дать действительно хорошую базу студенту, необходимо подойти к вопросу со стороны индивидуального развития человека, считает Игорь Реморенко, ректор МГПУ. Для этого необходимо создать интересный обучающий план развития и возможность каждому учащемуся реализовать себя. Так на рынке станет больше ребят, принадлежащих к двум востребованным психологическим типам обучающихся*: исследовательский - желание узнавать передовые идеи, и трансформационный - желание формировать новые способности, ценности и убеждения. Это является главной задачей образования.

*Согласно исследованию ученых Гарвардской высшей школы образования (Говард Гарднер и Венди Фишман) о психологических типах обучающихся.

Александр Сафонов, старший вице-президент по развитию Сколтеха, считает, что один из вариантов удержания интереса студента ― это предоставить возможность специалисту сделать свой проект и найти свою команду, с которой можно идти дальше. Это же способствует тому, что сотрудник остается, как в рамках одной компании, так и страны. Например, сейчас в Сколтехе 78% выпускников из набора остаются в России, и единственный способ сохранить кадры в будущем ― давать специалистам возможность строить здесь свой проект.

По мнению Александра Крайнова это особенно актуально для сферы ИТ:

«Здесь у нас очень много историй быстрого роста, когда человек становится “владельцем" процессов. Придя в компанию стажером, он может за несколько лет получить большое влияние. Если ты попробуешь сделать то же самое в крупной зарубежной компании, это вряд ли получится: там огромная конкуренция, а вероятность роста очень низкая».

Чтобы дать учащемуся возможность приобрести профессиональные навыки, необходимо погрузить студента в реальный рабочий процесс компании. И для этого университетам стоит быть в плотном контакте с бизнесом.

«Необходима синергия между технологическими компаниями и ВУЗами. Мы должны больше погружать студентов в рабочую атмосферу, чтобы когда они приходили чуть позже, уже чувствовали себя органично», считает Александр Павлычев, сооснователь компании Kinescope.
Александр Капитонов, декан факультета инфокоммуникационных технологий Университет ИТМО акцентировал внимание на то, какие шаги сделаны уже сейчас: «Университет уже нащупал некоторый реально востребованный каркас в знаниях информатики, математики, навыках программирования. Какие-то очень важные вещи мы себе представляем. Поэтому можно сейчас заняться сближением, что, собственно говоря, мы и делаем».

Уже сейчас Napoleon IT и Университет ИТМО реализуют проект AI Talent Hub, отвечающий всем важным аспектам в обучении, о которых говорили эксперты. На базе AI Talent Hub организована онлайн-магистратура «Инженерия машинного обучения», которая помогает начинающим талантам выйти на Middle уровень.

Во-первых, обучение ML-инженеров будет проходить в реальном рабочем процессе в формате проектного офиса. Подготовка магистрантов идет под требования работодателей и на базе их технологического стека, чтобы у выпускника был опыт разработки и он смог быстрее адаптироваться.

Во-вторых, университет помогает выстроить учебный процесс, обеспечить фундаментальность и глубину знаний. Будут регулярные review кода и реализация всего цикла работы с данными и моделями, челленджи по запуску рабочих продуктов в реальной инфраструктуре и непрерывное общение со специалистами в разных областях Data Science.

В-третьих, проект за баланс soft&hard skills. Одна из целей ―  раскрыть потенциал будущего ML-инженера через развитие продуктового мышления, чтобы выпускник не только мог отлично программировать и обучать глубокие нейронные сети, но и создавать действительно успешные AI-продукты, решающие реальные проблемы конечных пользователей.

В-четвертых, студенты смогут реализовать в жизнь идеи новых продуктов и технологий искусственного интеллекта, выбрав один из неклассических форматов подготовки выпускной работы: разработка AI-решения в проектных командах индустриальных партнеров, прикладное исследование в Data Science, участие в open source проекте, профильном акселераторе, развитие своего проекта.

«Мы берем с себя обязательство — раскрыть по максимуму потенциал талантливых ребят, имеющих хорошую базу знаний на входе, и вывести их на позицию Middle инженера по машинному обучению. Благодаря такому подходу университет будет выпускать профессиональные кадры, а компании будут получать перспективных сотрудников и новые продукты», —  комментирует Дмитрий Ботов, руководителя проекта AI Talent Hub.

Таким образом, закрываются обязательные потребности всех сторон. Талант получает все возможности к развитию и попадает в оптимальную среду, ускоряющую рост без необходимости разрываться между учебой и работой, становится крутым практиком с дипломом лидирующего ВУЗа страны. Компания получает сотрудника уже подготовленного под специфику проектов,  процессов и технологий организации, а самое главное, впитавший культуру и ценности ИТ-компании. Университет выпускает высококвалифицированные кадры и, как следствие, усиливает свой бренд в передовом образовании и одновременно развивает HR-бренд индустриальных партнеров. Выполняются все критерии будущего образования, которое уже «не за горами».


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
AI