Специальность Информатика

Машинное обучение — одно из самых популярных направлений работы сегодня. Искусственный интеллект все глубже проникает в нашу жизнь. Он «учится» выполнять различные задачи, в том числе творческие (например, пишет музыку и рисует картины). Но без помощи квалифицированного специалиста ему бы вряд ли это удалось. МL-инженер пишет специальные программы, которые становятся основой для работы искусственного интеллекта. Также он следит за тем, чтобы алгоритмы нужным образом считывали имеющуюся у него информацию и помогали достичь нужного результата.

Основная задача тестировщика программного обеспечения — поиск ошибок. Он ставит себя на место пользователя и моделирует ситуации, которые могут возникнуть в процессе работы с программой. Это способствует улучшению его работы и снижению издержек. Тестировщик должен понимать бизнес-цели разработки ПО. Необходимо обладать хорошо развитым логическим мышлением, быть внимательным и уметь видеть картину целиком.

Программист — человек, который строит алгоритмы работы электронных устройств: от компьютеров до космических спутников. Программирование принято условно делить на две категории: системное (оно включает в себя, например, написание программ для драйверов оборудования), и прикладное (создание сайтов, приложений, ПО и т. д.). Помимо знания нескольких языков программирования, хороший специалист должен быть собранным, внимательным и креативным, а также владеть английским языком. Профессия предполагает постоянное самообразование: поколения продуктов циклически устаревают, иногда сменяя друг друга каждый год. Если программист не совершенствует себя, его профессионализм быстро перестанет быть ценным. Но есть и обратная сторона: рост отрасли приводит к тому, что спрос на хороших сотрудников превышает предложение. Вот почему стереотип о высоких зарплатах программистов небезоснователен. Выпускники престижных вузов нередко получают хорошие предложения о работе за рубежом, и многие могут работать удаленно.

К услугам аналитика данных большие компании прибегают, когда требуется собрать нужную информацию либо о поведении пользователей, либо о том, как продается их товар или услуга. И в том, и в другом случае специалист будет иметь дело с big data — сведениями, которые трудно систематизировать и обработать, не владея специальными знаниями и инструментами. Дата-сайентист как раз обладает всем необходимым: он не только пользуется наиболее эффективными алгоритмами сбора информации, но и умеет делать корректные и отвечающие параметрам компании выводы об их текущей ситуации на рынке. Также аналитики данных могут заниматься собственными расследованиями или работать в научных учреждениях.

Этот специалист создает, устанавливает автоматизированные системы и отвечает за то, чтобы они функционировали исправно. Зачем вообще нужна автоматизация? Для того, чтобы сотрудникам оставалась только функция оператора: они могли бы наблюдать за показателями работы прибора или алгоритма (и при необходимости устранять неполадки) за экраном. И «бегать» от машины к машине было бы не нужно.