Топ-5 технических профессий в области искусственного интеллекта 🤖
Если вы сейчас в поиске новой профессии, советуем вам присмотреться к этим вариантам 👇
🔵 Cпециалист по машинному обучению / Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Специалист, который постоянно дорабатывает эту технологию, чтобы она приносила максимальную пользу, называется ML-инженер.
Однако путь в профессию довольно сложный.
Cпециалисту необходимы математические знания (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра) и умение моделировать данные. Важно знать Python и R, SQL или NoSQL, фреймворки PyTorch, Apache Spark, TensorFlow. Может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy.
🔵 Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Engineer
Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.
Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети (GAN), автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети (CNN), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к ML-инженерам.
🔵 Специалист по анализу данных / Data Scientist
Это специалист, работающий на стыке программирования, статистики и машинного обучения. Главная его задача – создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Подробнее о профессии в нашем материале – Data Scientist. Кто такой и как им стать?
🔵 Инженер по обработке естественного языка / NLP Engineer
NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка любого народа земли. Это направление IT – новая ветвь Data Science и машинного обучения. NLP Engineer работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов.
Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.
🔵 Инженер по компьютерному зрению / Computer Vision Engineer
Cпециалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях. Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. д. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению.
Инженер должен знать Python, владеть объектно-ориентированным программированием, библиотеками TensorFlow, OpenCV, SciPy, PyTorch, Keras и алгоритммом для компьютерного зрения YOLO. Пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Если вы хотите увидеть топ гуманитарных профессий в сфере ИИ, ставьте 🔥
#подборка #карьера_в_IT
Если вы сейчас в поиске новой профессии, советуем вам присмотреться к этим вариантам 👇
🔵 Cпециалист по машинному обучению / Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Специалист, который постоянно дорабатывает эту технологию, чтобы она приносила максимальную пользу, называется ML-инженер.
Однако путь в профессию довольно сложный.
Cпециалисту необходимы математические знания (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра) и умение моделировать данные. Важно знать Python и R, SQL или NoSQL, фреймворки PyTorch, Apache Spark, TensorFlow. Может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy.
🔵 Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Engineer
Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.
Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети (GAN), автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети (CNN), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к ML-инженерам.
🔵 Специалист по анализу данных / Data Scientist
Это специалист, работающий на стыке программирования, статистики и машинного обучения. Главная его задача – создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Подробнее о профессии в нашем материале – Data Scientist. Кто такой и как им стать?
🔵 Инженер по обработке естественного языка / NLP Engineer
NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка любого народа земли. Это направление IT – новая ветвь Data Science и машинного обучения. NLP Engineer работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов.
Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.
🔵 Инженер по компьютерному зрению / Computer Vision Engineer
Cпециалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях. Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. д. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению.
Инженер должен знать Python, владеть объектно-ориентированным программированием, библиотеками TensorFlow, OpenCV, SciPy, PyTorch, Keras и алгоритммом для компьютерного зрения YOLO. Пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Если вы хотите увидеть топ гуманитарных профессий в сфере ИИ, ставьте 🔥
#подборка #карьера_в_IT
Telegraph
Data Scientist
Что такое Data Science? Data Science — это применение научных методов при работе с большими данными, чтобы найти нужное решение. Большие данные — это огромные объёмы неструктурированной информации: например, метеоданные за какой-то период, статистика запросов…
Кто такой промт-инженер и как им стать?
Промт-инженер — это специалист, занимающийся разработкой и оптимизацией запросов (промтов) для языковых моделей, чтобы максимально точно и корректно извлекать нужную информацию.
Роль промт-инженера – тонкая настройка взаимодействия с ИИ. Другими словами, необходимо максимально быстро получить от нейросети именно то, что хочет бизнес.
1️⃣ Требования к промт-инженеру (взяты из реальной вакансии):
– Большой интерес к инновациям в области медиа и технологий;
– Знание рынка существующих нейронных сетей и вариантов их применения;
– Проактивная позиция в вопросе применения нейронных сетей для задач производственной компании;
– Желание исследовать и креативить;
– Системное мышление, внимательность, нацеленность на результат, умение работать в команде, ответственность;
– Высшее образование;
– Аналитический склад.
Профессия еще совсем свежая, поэтому требования к специалистам не устаканились. Где-то от кандидатов просят технических навыков, а где-то – нет.
2️⃣ К примеру, вот требования из другой вакансии:
– Опыт работы с большими языковыми моделями (ChatGPT, GPT-4, GigaChat, YandexGPT, midjorney и др.);
– Понимание принципов работы с плагинами GPT;
– Опыт работы с API;
– Понимание архитектуры LLM;
– Понимание принципов работы с промптами (zero shot, few shot, step-by-step);
– Опыт тестирования написанных промптов на работоспособность и устойчивость к повторной генерации и входным данным;
– Навыками программирования.
Как стать промт-инженером?
Сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе и идти пробовать устраиваться!
Может не получиться, но российский рынок пока сам не до конца понимает, кто такой этот промт-инженер. Поэтому любой уверенный специалист, который покрывает потребность бизнеса в использовании ИИ и ускорении работы, имеет шанс заполучить желаемое место.
👩🎓 Курсы для промпт-инженеров уже предлагают даже такие трастовые площадки, как Udemy и Codecademy. Если пройдете их до того, как это станет мейнстримом, получите конкурентное преимущество.
Профессия очень перспективная, сейчас каждая компания хочет внедрить у себя инструменты ИИ, но далеко не все знают, как с ними работать.
#карьера_в_IT #лонгрид
Промт-инженер — это специалист, занимающийся разработкой и оптимизацией запросов (промтов) для языковых моделей, чтобы максимально точно и корректно извлекать нужную информацию.
Роль промт-инженера – тонкая настройка взаимодействия с ИИ. Другими словами, необходимо максимально быстро получить от нейросети именно то, что хочет бизнес.
1️⃣ Требования к промт-инженеру (взяты из реальной вакансии):
– Большой интерес к инновациям в области медиа и технологий;
– Знание рынка существующих нейронных сетей и вариантов их применения;
– Проактивная позиция в вопросе применения нейронных сетей для задач производственной компании;
– Желание исследовать и креативить;
– Системное мышление, внимательность, нацеленность на результат, умение работать в команде, ответственность;
– Высшее образование;
– Аналитический склад.
Профессия еще совсем свежая, поэтому требования к специалистам не устаканились. Где-то от кандидатов просят технических навыков, а где-то – нет.
2️⃣ К примеру, вот требования из другой вакансии:
– Опыт работы с большими языковыми моделями (ChatGPT, GPT-4, GigaChat, YandexGPT, midjorney и др.);
– Понимание принципов работы с плагинами GPT;
– Опыт работы с API;
– Понимание архитектуры LLM;
– Понимание принципов работы с промптами (zero shot, few shot, step-by-step);
– Опыт тестирования написанных промптов на работоспособность и устойчивость к повторной генерации и входным данным;
– Навыками программирования.
Как стать промт-инженером?
Сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе и идти пробовать устраиваться!
Может не получиться, но российский рынок пока сам не до конца понимает, кто такой этот промт-инженер. Поэтому любой уверенный специалист, который покрывает потребность бизнеса в использовании ИИ и ускорении работы, имеет шанс заполучить желаемое место.
👩🎓 Курсы для промпт-инженеров уже предлагают даже такие трастовые площадки, как Udemy и Codecademy. Если пройдете их до того, как это станет мейнстримом, получите конкурентное преимущество.
Профессия очень перспективная, сейчас каждая компания хочет внедрить у себя инструменты ИИ, но далеко не все знают, как с ними работать.
#карьера_в_IT #лонгрид
Кто такой специалист по внедрению AI и как им стать?
Специалист по внедрению AI — это профессионал, который отлично разбирается в нейросетях (с точки зрения пользователя), создает качественные промты, при этом имеет опыт работы с бизнес-процессами и умеет считать выгоду от автоматизации.
Роль специалиста по внедрению AI – быстро и безболезненно внедрить AI-инструменты в работу компании, обучить сотрудников и оптимизировать часть рутинных задач
1️⃣ Требования (взяты из реальной вакансии):
– Аналитический склад ума;
– Понимание принципов и основ работы AI, базовые знания теории вероятности;
– Умение вычленять и формулировать ключевые мысли из большого объема информации;
– Умение грамотно составлять запросы и добиваться нужного от нейросети;
– Активная генерация идей и предложений для развития;
– Работа не только с текстами и изображениями, но и реализация с помощью ИИ внутренних и внешних задач компании.
Приветствуются знания:
– Английского языка;
– Python (Fast API, HttpX, Asyncio, Pydantic, Motor), Mongo DB;
– Умение планировать свое время, правильно расставлять приоритеты и ответственно подходить к соблюдению сроков решения задач и качеству исполнения;
Профессия новая, поэтому в каждой вакансии требования будут отличаться, но суть одна: уметь работать с нейросетями и закрывать с помощью них запросы бизнеса.
Как стать специалистом по внедрению-AI?
Тут все схоже с профессией промт-инженер: сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе, посчитать, какую выгоду принесет та или иная автоматизация в компании (или уже принесла на вашем предыдущем месте) и идти устраиваться!
Есть два основных пути развития у этой профессии:
1) Специалист по внедрению AI (в найме) – вас нанимают в штат и вы помогаете внедрить ИИ в работу одной компании (такие вакансии уже есть, но их пока мало)
2) Коуч по нейросетям – вы тот же специалист по внедрению AI, но в свободном плавании. Предлагаете свои услуги (консультации, полное внедрение, анализ процессов с чек-листом для автоматизации) разным компаниям и находите клиентов сами.
🎓 Курсов по профессии пока нет, но очень полезны будут обучающие программы по работе с нейросетями. Глубокое понимание работы ИИ, чтение официальной документации, умение создавать надстройки над нейросетями (GPTs, к примеру) – станут вашими конкурентными преимуществами.
Если вы увлечены нейросетями и уже поняли, насколько они могут помочь в работе и жизни и даже посчитали выгоду, то эта работа для вас.
#карьера_в_IT #лонгрид
Специалист по внедрению AI — это профессионал, который отлично разбирается в нейросетях (с точки зрения пользователя), создает качественные промты, при этом имеет опыт работы с бизнес-процессами и умеет считать выгоду от автоматизации.
Роль специалиста по внедрению AI – быстро и безболезненно внедрить AI-инструменты в работу компании, обучить сотрудников и оптимизировать часть рутинных задач
1️⃣ Требования (взяты из реальной вакансии):
– Аналитический склад ума;
– Понимание принципов и основ работы AI, базовые знания теории вероятности;
– Умение вычленять и формулировать ключевые мысли из большого объема информации;
– Умение грамотно составлять запросы и добиваться нужного от нейросети;
– Активная генерация идей и предложений для развития;
– Работа не только с текстами и изображениями, но и реализация с помощью ИИ внутренних и внешних задач компании.
Приветствуются знания:
– Английского языка;
– Python (Fast API, HttpX, Asyncio, Pydantic, Motor), Mongo DB;
– Умение планировать свое время, правильно расставлять приоритеты и ответственно подходить к соблюдению сроков решения задач и качеству исполнения;
Профессия новая, поэтому в каждой вакансии требования будут отличаться, но суть одна: уметь работать с нейросетями и закрывать с помощью них запросы бизнеса.
Как стать специалистом по внедрению-AI?
Тут все схоже с профессией промт-инженер: сравнить свои навыки и требования вакансии, прокачаться в работе с нейросетями. Упаковать кейсы успешного применения ИИ в работе, посчитать, какую выгоду принесет та или иная автоматизация в компании (или уже принесла на вашем предыдущем месте) и идти устраиваться!
Есть два основных пути развития у этой профессии:
1) Специалист по внедрению AI (в найме) – вас нанимают в штат и вы помогаете внедрить ИИ в работу одной компании (такие вакансии уже есть, но их пока мало)
2) Коуч по нейросетям – вы тот же специалист по внедрению AI, но в свободном плавании. Предлагаете свои услуги (консультации, полное внедрение, анализ процессов с чек-листом для автоматизации) разным компаниям и находите клиентов сами.
🎓 Курсов по профессии пока нет, но очень полезны будут обучающие программы по работе с нейросетями. Глубокое понимание работы ИИ, чтение официальной документации, умение создавать надстройки над нейросетями (GPTs, к примеру) – станут вашими конкурентными преимуществами.
Если вы увлечены нейросетями и уже поняли, насколько они могут помочь в работе и жизни и даже посчитали выгоду, то эта работа для вас.
#карьера_в_IT #лонгрид
Из Fashion Retail в BI-аналитика 💃
Сегодня в рубрике «День с участницей» Татьяна Старцева со своей историей входа в профессию.
Татьяна расскажет:
✔️ Как и зачем она перешла в IT;
✔️ Почему переехала в Южную Африку;
✔️ Как войти в IT через стажировку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Всем привет! Меня зовут Татьяна, я живу в Южной Африке и работаю BI-аналитиком в стартапе. Сначала я занималась административным управлением магазина, но потом влюбилась в данные и через обучение и стажировку пришла в IT. Сейчас совмещаю работу, изучение английского языка и путешествия. Подробнее рассказала о своём пути в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Сегодня в рубрике «День с участницей» Татьяна Старцева со своей историей входа в профессию.
Татьяна расскажет:
✔️ Как и зачем она перешла в IT;
✔️ Почему переехала в Южную Африку;
✔️ Как войти в IT через стажировку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Всем привет! Меня зовут Татьяна, я живу в Южной Африке и работаю BI-аналитиком в стартапе. Сначала я занималась административным управлением магазина, но потом влюбилась в данные и через обучение и стажировку пришла в IT. Сейчас совмещаю работу, изучение английского языка и путешествия. Подробнее рассказала о своём пути в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Напомним правила рубрики:
1. Мы выкладываем небольшое текстовое превью, где участница коротко рассказывает о себе (этот пост). Под ним вы найдете описание карьерного пути героини (в комментариях).
2. После выставляем видеообращение в кружочке от участницы.
3. В комментариях под этим постом, вы можете оставлять свои вопросы, а наша участница будет на них отвечать до 21:00 того дня, когда был выложен пост.
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Как выбрать профессию в IT?
Этот вопрос остается одним из самых популярных на протяжении всей жизни нашего сообщества. Мы писали на эту тему статьи, организовывали эфиры и публиковали посты. А сегодня решили собрать все это в одном месте!
📕 Материалы на тему:
➤ Статья:Как выбрать профессию в IT?
➤ Эфир: Куда пойти в IT: какую профессию выбрать, чтобы не начинать с нуля?
➤ Посты о профессиях в ИИ: Топ-5 технических и гуманитарных профессий в области искусственного интеллекта.
➤ Тег: #карьера_в_IT сейчас по этому тегу вы найдете все материалы про карьеру.
Но мы хотим сделать новый. По которому можно будет найти именно наши лонгриды и статьи о профессиях.
Такие, к примеру: Кто такой киберкриминалист? И как им стать?
Ставьте 🔥, если отдельный тег нужен. И пишите в комментарии, какие еще материалы на эту тему вы бы хотели видеть на канале.
#коротко_о_главном
Этот вопрос остается одним из самых популярных на протяжении всей жизни нашего сообщества. Мы писали на эту тему статьи, организовывали эфиры и публиковали посты. А сегодня решили собрать все это в одном месте!
📕 Материалы на тему:
➤ Статья:Как выбрать профессию в IT?
➤ Эфир: Куда пойти в IT: какую профессию выбрать, чтобы не начинать с нуля?
➤ Посты о профессиях в ИИ: Топ-5 технических и гуманитарных профессий в области искусственного интеллекта.
➤ Тег: #карьера_в_IT сейчас по этому тегу вы найдете все материалы про карьеру.
Но мы хотим сделать новый. По которому можно будет найти именно наши лонгриды и статьи о профессиях.
Такие, к примеру: Кто такой киберкриминалист? И как им стать?
Ставьте 🔥, если отдельный тег нужен. И пишите в комментарии, какие еще материалы на эту тему вы бы хотели видеть на канале.
#коротко_о_главном
Уехала искать искать лучшую жизнь и создала ее сама!
Инженер-роботехник, основательница EdTech-стартапа, руководитель факультета бэкенд-разработки. И все это одна очаровательная девушка 💥
Сегодня в рубрике «День с участницей» Морозова Елена со своей историей поиска себя и создания собственного Edtech-стартапа.
Елена расскажет:
✔️ Точно ли нужно переходить в айти?
✔️ Как прожила состояние, когда поняла, что цели всей жизни были не ее и начала искать свои;
✔️ Как отложила свою жизнь из-за страха и в один день стала и блогером и автором Хабра;
Вот ее представление:
🙋♀️ «В техническом мире я с 16 лет, по образованию инженер-робототехник. Долго строила свой путь в науку, написала научную работу и поняла, что все цели были не моими, сожгла мосты и ушла в айти. Год назад оставила всю работу в найме, уехала за лучшей жизнью из Питера в Таиланд, не нашла ее там, зато посетила 7 стран, открыла свой edtech-стартап, сходила с ним в акселератор для IT-стартаперок и стала руководителем факультета бэкенд-разработки.
Подробности смотрите в комментариях».
❓Заглядывайте в комментарии и задавайте вопросы Елене. Она будет на связи сегодня до 21:00.
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Инженер-роботехник, основательница EdTech-стартапа, руководитель факультета бэкенд-разработки. И все это одна очаровательная девушка 💥
Сегодня в рубрике «День с участницей» Морозова Елена со своей историей поиска себя и создания собственного Edtech-стартапа.
Елена расскажет:
✔️ Точно ли нужно переходить в айти?
✔️ Как прожила состояние, когда поняла, что цели всей жизни были не ее и начала искать свои;
✔️ Как отложила свою жизнь из-за страха и в один день стала и блогером и автором Хабра;
Вот ее представление:
🙋♀️ «В техническом мире я с 16 лет, по образованию инженер-робототехник. Долго строила свой путь в науку, написала научную работу и поняла, что все цели были не моими, сожгла мосты и ушла в айти. Год назад оставила всю работу в найме, уехала за лучшей жизнью из Питера в Таиланд, не нашла ее там, зато посетила 7 стран, открыла свой edtech-стартап, сходила с ним в акселератор для IT-стартаперок и стала руководителем факультета бэкенд-разработки.
Подробности смотрите в комментариях».
❓Заглядывайте в комментарии и задавайте вопросы Елене. Она будет на связи сегодня до 21:00.
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Приглашаем на бесплатный вебинар «Карьера в IT: история от кандидата и компании»
Старт: 29 мая с 16:30 до 18:00
Формат: Онлайн
Регистрация: Вот тут
Кто проводит: Центр развития карьеры «Техноград»
О чем поговорим?
– Зачем вам переходить в IT?
– Стратегия перехода.
– Набор необходимых навыков.
– Стратегия поиска работы.
Экспертами будут:
👱♀️ Дарья Губанова – основательница Girls Do IT и Senior Product Manager в МТС. Более 5-и лет занимается развитием и запуском международных продуктов в IT.
👩🦳 Ангелина Ващенко – участница нашего сообщества, специалист по подбору персонала, IT-сорсер на международном рынке и в РФ.
Вебинар уже завтра 🔥
Регистрация: https://career-center.timepad.ru/event/2853741/
#карьера_в_IT #прямой_эфир
Старт: 29 мая с 16:30 до 18:00
Формат: Онлайн
Регистрация: Вот тут
Кто проводит: Центр развития карьеры «Техноград»
О чем поговорим?
– Зачем вам переходить в IT?
– Стратегия перехода.
– Набор необходимых навыков.
– Стратегия поиска работы.
Экспертами будут:
👱♀️ Дарья Губанова – основательница Girls Do IT и Senior Product Manager в МТС. Более 5-и лет занимается развитием и запуском международных продуктов в IT.
👩🦳 Ангелина Ващенко – участница нашего сообщества, специалист по подбору персонала, IT-сорсер на международном рынке и в РФ.
Вебинар уже завтра 🔥
Регистрация: https://career-center.timepad.ru/event/2853741/
#карьера_в_IT #прямой_эфир