- Инженер по искусственному интеллекту (AI Engineer): разработка и внедрение ИИ-систем для различных приложений.
- Инженер по машинному обучению (Machine Learning Engineer): создание и оптимизация моделей машинного обучения.
- Инженер по данным (Data Engineer): обеспечение сбора, хранения и обработки данных для анализа.
- Инженер по робототехнике (Robotics Engineer): разработка и внедрение роботизированных систем.
- Программист (Software Engineer): создание программного обеспечения с использованием ИИ-технологий.

- Программирование на Python, R, Java.
- Знание библиотек и фреймворков: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
- Математика и статистика: линейная алгебра, теория вероятностей, анализ данных.
- Опыт работы с большими данными и облачными платформами.
- Понимание этических аспектов и принципов ответственного ИИ.

- Участие в хакатонах и проектах с открытым исходным кодом.
- Стажировки и практики в компаниях, работающих в сфере ИИ.

- Автоматизация рутинных задач: ИИ берёт на себя повторяющиеся операции, освобождая время для более творческих и стратегических задач.
- Новые профессии и роли: Появляются новые специализации, связанные с разработкой, внедрением и управлением ИИ-системами.
- Необходимость постоянного обучения: Для сохранения конкурентоспособности важно осваивать новые навыки и технологии.

- Осваивайте востребованные навыки: Изучайте языки программирования, такие как Python, и фреймворки для ИИ, например, TensorFlow и PyTorch.
- Развивайте аналитическое мышление: Способность анализировать большие объемы данных и принимать обоснованные решения будет высоко цениться.
- Будьте гибкими и адаптивными: Готовность к обучению и адаптации к новым технологиям поможет вам оставаться востребованным специалистом.

- Московский физико-технический институт (МФТИ): Предлагает программы по искусственному интеллекту и машинному обучению, включающие теоретические и практические занятия.
- Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (ВШЭ): Имеет магистерскую программу по анализу данных и искусственному интеллекту, ориентированную на подготовку специалистов для работы в различных отраслях.
- Университет ИТМО: Предлагает курсы и программы по робототехнике, компьютерному зрению и обработке естественного языка.

- Coursera: Платформа предлагает курсы от ведущих университетов и компаний, включая программы по ИИ и машинному обучению.
- Stepik: Российская образовательная платформа с курсами по программированию, анализу данных и ИИ.
- GeekBrains: Образовательный проект, предлагающий курсы по разработке программного обеспечения, анализу данных и ИИ.

- Это создаёт спрос на практиков по внедрению и сопровождению решений в гос/муниципальном секторе.
- Правительственные инициативы усиливают требования к интеграции ИИ в проекты цифровой трансформации регионов — акцент смещается с «количества» решений к «качеству» и безопасности внедрений.
- Для соискателей это означает рост спроса на навыки: MLOps, data engineering, безопасность данных, управление проектами и соответствие локальным требованиям.

- Кого будут искать: инженеров по обработке изображений, специалистов по remote-inference, инженеров по MLOps с опытом работы в ограниченных ресурсах.
- Что учить прямо сейчас: спутниковая геоинформатика, оптимизацию моделей под ограниченные вычисления.

От кандидата ждут не только «хороший профиль», но и быструю, репрезентативную подачу — проекты в GitHub, короткие видео-демо, чёткие метрики.

Что важно для карьеры: рост массового использования ИИ создаёт спрос на специалистов не просто для разработки, а для внедрения, адаптации и обучения пользователей — это расширяет диапазон карьерных ролей.