Магистры AI

Студенты и начинающие специалисты балансируют между двух крайностей. В вузах дают «голую» теорию, и в начале пути молодого сотрудника этой подготовки недостаточно. А если стартовать с приоритетом на практику, выбирая курсы или колледж, есть риск остаться без качественных знаний, которые бустят карьеру на следующих этапах. Особенно остро проблема стоит в области компьютерных наук. В сфере, связанной с искусственным интеллектом, нужны фундаментальные знания в математике и умение адаптировать их под бизнес-задачи.

В сентябре 2024 года на базе ФКН ВШЭ компания МТС впервые запустила магистерскую программу «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». Мы поговорили со студентами и экспертами программы о том, каким должно быть образование в области ИИ, чтобы стать основой будущей карьеры.

Наследие пятидесятых

Развитие технологий искусственного интеллекта началось в 1950-х годах с описания первых нейронных сетей, которые воспроизводили схемы работы мозга. Одна из таких схем, перцептрон, была придумана американским нейрофизиологом Фрэнком Розенблаттом. Сначала программа научилась распознавать круги, квадраты и треугольники, а потом на ее основе создали первый в мире нейрокомпьютер «Mark I Perceptron».

В то время технологии Розенблатта и его коллег пробовали использовать для решения самых разных задач, но неудачно. Программы часто «зависали» или не справлялись с ними — во многом из-за того, что фундаментальным знаниям не хватало возможностей для реализации. Технологии пришлось пройти через несколько «зим», когда интерес к ней снижался и финансирование исследований в этой области сокращалось.

В 2010-х появились удобные среды программирования, вычислительные мощности кратно выросли, накопился значительный объем данных — и старые разработки в сфере ИИ выстрелили на качественно новом уровне. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта стали доступнее и эффективнее. Это позволило ускорить развитие и применение этих технологий в самых различных отраслях — от сельского хозяйства, фармацевтики и биологии до транспорта и строительства. Технологию середины прошлого века исследуют, развивают и внедряют большинство компаний, хоть как-то завязанных на IT, — и международные корпорации, и крошечные стартапы.

Социальные институты традиционно устроены так, что фундаментальная наука и бизнес развиваются асинхронно, поэтому научные исследования становятся прикладными и идут в продукт с задержкой. «Обычно это происходит в период от пяти лет до года, в нашей сфере — где-то полгода», — рассказывает руководитель центра исследования и разработки больших данных МТС и Chief Data Officer МТС Travel Михаил Степнов. Но сегодня рынок требует высокого темпа развития технологий и их интеграции в уже существующие продукты практически в реальном времени. Кажется, это самая плодородная почва для разработок молодых исследователей и IT-талантов.

Как рушится мир розовых пони, или Почему выгорают джуны

Вчерашние школьники с энтузиазмом поступают в вузы на технические дисциплины, а те, кто постарше, проходят курсы по профессиональной переподготовке, меняют сферу. Однако все они часто спотыкаются о реальность: полученная профессия и работа не всегда соответствуют ожиданиям. Менее чем через год с момента трудоустройства половина опрошенных молодых людей в возрасте от 18 до 24 лет обнаруживает у себя признаки профессионального выгорания, а четверть — регулярное эмоциональное истощение. Высокие требования к работодателю, неинтересные задачи и недостаток практического опыта вынуждают молодых сотрудников чаще менять работу, при том что главным критерием выбора первого места работы поколение двадцатилетних называет возможность карьерного роста.

Нанимающие руководители подтверждают: теории, полученной молодыми выпускниками вузов, недостаточно для решения практических задач. «Человек приходит на собеседование, рассказывает про бустинги, но различия между LightGBM, XGBoost и CatBoost назвать не может. Про формы решающих деревьев и наиболее важные гиперпараметры тоже ничего не слышал. Получает простую задачу на бинарный поиск или градиентный спуск — решает со скрипом. Вопрос, можно ли в Python использовать class ключом словаря, вводит в ступор», — приводит примеры Дмитрий Лялин.

Таких джунов приходится доучивать на месте. Конечно, это негативно сказывается на мотивации человека, который пришел в компанию за реальными задачами, а не «кнопочки передвигать».

Уравнение баланса: ожидания и реальность

Вчерашние выпускники университетов, устроившись на первую работу, вздыхают: ты готов ворочать горы, а вынужден набираться опыта и терять время. Их коллеги с бэкграундом «в полях» — выпускники колледжей, курсов и самоучки — вздыхают громче: без понимания базиса им трудно даются более сложные задачи, не хватает технологического кругозора, а значит, трудно говорить о больших карьерных перспективах.

Работающих специалистов можно натаскать на шаблонные задачи, но без системного образования нельзя научить мыслить стратегически или внедрять в практику новейшие технологические знания с последней научной конференции. Выпускникам вузов часто сложно работать на прикладные бизнес-цели. Сфере высоких технологий нужны сотрудники, которые сформировали свои компетенции гармонично: у них достаточно академической базы, и они понимают тенденции и запросы бизнеса.

МТС развивает технологии генеративного искусственного интеллекта: в портфолио экосистемы — проекты на основе компьютерного зрения, обработки естественного языка и генеративного искусственного интеллекта. Компания нанимает сотрудников и видит реальные боли молодых специалистов: многим не хватает актуальных систематизированных знаний. Этот запрос и стал рычагом создания совместной с Высшей школой экономики магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». Особенность программы — погружение в исследования ИИ. Выпускники смогут выбирать: пойти в науку, открыть свой стартап или строить карьеру в коммерческой компании. Сейчас на курсе учится 31 студент, 30 из них — за счет МТС.

Что предлагает программа

Возможность поработать с реальными спецами и практическими задачами

Стилей руководства и корпоративной культуры множество, и хорошо, если начинающему специалисту удастся попасть в комфортный ему коллектив.

Преподаватели совместной магистратуры ВШЭ и МТС по искусственному интеллекту — реальные практики с опытом в науке, разработке и бизнесе. У них студенты смогут подсмотреть в том числе разные стили управления и командной работы. Лекторы-практики будут приносить реальные задачи в аудитории — так студенты ближе познакомятся с актуальными запросами бизнеса.

Отдельный фокус на исследовательской работе

Среди преподавателей — сотрудники R&D отдела МТС — те, кто ежедневно изучает научные публикации и знает, как имплементировать их в бизнес. На основе своего опыта они создали семинар, где преподаватель-практик с тридцатилетним опытом поможет прокачать этот навык молодым исследователям.

Обучение бизнесу

«Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» — магистерская программа в России, где готовят и исследователей, и предпринимателей. Выпускники могут выбрать свой трек: пойти в аспирантуру, наемным сотрудником в компанию, открыть свой стартап или совмещать несколько направлений. Здесь расскажут, как в том числе выбирать партнера и набирать команду, где искать бизнес-ангелов. Лекторы с реальным опытом в технологическом предпринимательстве расскажут, на каких этапах бизнесмены чаще всего набивают шишки и как этого избежать.

Возможность форсировать карьеру

Факультет компьютерных наук Высшей школы экономики — один из ведущих образовательных и научных центров в области компьютерных наук в России, абсолютный лидер по количеству поступивших олимпиадников, обладатель 13 грантов Российского научного фонда. Это имеет значение для работодателей.

Кроме того, преподавательский состав в основной массе — это ведущие сотрудники МТС. У лучших студентов есть возможность попасть в компанию на стажировку и получить оффер.

Комфортный режим и график учебы

Удобный график позволяет работать днем и учиться вечером — вполне реально еще в период учебы вырасти из джуна в сильного мидл-специалиста.

Золотая пропорция: фундаментальные знания и опыт работы с реальными задачами

Гармоничный скиллсет формируется, когда твердую академическую базу дополняет хотя бы минимальный бизнес-опыт. У молодого специалиста появляется умение не только решить задачку из учебника, но и не спасовать, если что-то пошло не так на проде, а может, даже превратить баг в фичу.

Магистерская программа «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» от МТС и ВШЭ ― это баланс фундаментальных знаний и прикладного понимания индустрии, возможность выбора или совмещения карьерного трека ― наука или бизнес. В первом наборе программы приняли участие выпускники бакалавриата и специалитета математических, технических и IT-факультетов.

Абитуриенты приходят в университет с мечтой, и преподаватели не разбивают их о суровые факты, а дают инструменты для ее реализации.

Реклама: ООО «МТС Диджитал», ИНН 7707767501, erid: LjN8KHs66