Это новая рубрика, в которой эксперты SkillFactory коротко отвечают на актуальные и волнующие вопросы об IT-профессиях, будущем сферы и ее перспективах.
Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта. Специалист по машинному обучению с помощью алгоритмов строит модели, способные обучаться самостоятельно на разных данных, от табличных данных до картинок и текстов. Про виды ML я подробно рассказывала в этой статье.
За последние несколько недель в этой сфере произошли заметные изменения в найме. Действительно есть компании, которые заморозили поиск новых сотрудников. Но если копнуть глубже, то увидим, что если в компании была потребность в специалистах, занимающихся ML, то их продолжают нанимать. В том же Тинькофф и Яндексе есть успешные и выгодные ML-проекты, в том числе связанные с NLP (Natural Language Processing — обработка естественного языка), компьютерным зрением, биометрией и другими передовыми и перспективными направлениями. Они по-прежнему ищут специалистов.
Что касается текущей работы, то сейчас компании приспосабливаются к новым реалиям. Сейчас многие переходят на русскоязычное ПО. Отсюда можно сделать вывод, что нужно учиться в первую очередь не конкретным инструментам (потому что они могут внезапно поменяться), а фундаментальным навыкам: математике, статистике, языкам программирования — тому же Python. Это будет ваша база, которая останется с вами навсегда.
Затем нужно набираться опыта. Решайте задачи, участвуйте в соревнованиях и хакатонах. Если вы учитесь на курсах — старайтесь делать задания максимально хорошо. Сейчас для компаний особенно важен ваш практический опыт.
Читайте по теме:
1. Кто такой специалист по машинному обучению?
2. Чем занимается дата-сайентист в «ИТ Магнит»?
Если вы хотите задать вопрос эксперту о том, как изменилась сфера IT, напишите их в комментариях под этим постом, в нашей группе во ВКонтакте или в Telegram-канале.
