Всем привет! В 2022 году мы с ИТМО и Napoleon IT создали крупнейшую проектно-ориентированную онлайн-магистратуру по искусственному интеллекту и одноименное сообщество AI-специалистов — AI Talent Hub (образовательная программа «Искусственный интеллект» ИТМО). В июне выпустили первый набор — 77 ML/AI-инженеров с фундаментальными техническими знаниями и практическим опытом в реальных проектах. Ещё 200 магистрантов второго потока успешно завершили первый год обучения, реализовав более 150 проектов. В этом году мы набираем 300 абитуриентов, которые совсем скоро станут востребованными AI-специалистами. 

Как организовано обучение в магистратуре и как новый формат ИТ-образования систематизирует знания, даёт возможность пробовать себя в разных конфигурациях технологий, инструментов и доменных областей – рассказываем в этой статье!

Войти в ИИ: чем отличается AI Talent Hub от других магистратур

Многие кандидаты с нулевым опытом в IT думают, что уже через пару месяцев научатся обучать модели, напишут свою нейронную сеть и найдут высокооплачиваемую работу в крупной компании с громким именем. Такие истории успеха действительно есть. Однако это исключение из правил, а не закономерность. Мы видим, что сильные AI‑специалисты обладают техническим бэкграундом: они уже работают в IT 1–2 года или недавно закончили обучение в топовых вузах по инженерным направлениям.

Отвечая на вызов рынка IT-специалистов, мы создали AI Talent Hub — практико-ориентированную онлайн-магистратуру с фокусом на проектную работу по самым востребованным ролям в сфере AI.

В основе программы обучения — неклассические принципы, которые меняют образование.

1. Ориентация на AI-индустрию и рынок труда
   Рынок труда меняется под запросы времени, поэтому в реальности сложно встретить абстрактного Data Scientist’а. Активное становление индустрии разработки AI-продуктов предполагает развитие разных навыков. Поэтому основная идея AI Talent Hub — показать на реальных проектах весь спектр профессиональных ролей в сфере ML — аналитики, ресерчеры, ML-инженеры, Data-инженеры, AI-разработчики, продакт-лидеры.

Для того, чтобы помочь талантам (так мы называем студентов AI Talent Hub) определить верный вектор, в первые пару недель все магистранты:

• проходят ассессмент своих текущих знаний

• формулируют запрос на время обучения в магистратуре — зачастую хотят развить и систематизировать уже имеющиеся навыки или приобрести новые, недостающие

• участвуют в хакатонах, где создают свой ML/AI-проект, прорабатывают проект с текущего места работы или компаний-партнёров.

Такой ассессмент помогает сформировать индивидуальную образовательную траекторию на ближайшие два года. Мы не просто предлагаем учебный план из 80-100 хард и софт-дисциплин по выбору в зависимости от уровня подготовки, способностей и возможностей, а ориентируем на карьерную цель, которую студенты определили для себя. 

Мир и технологии не стоят на месте, и через 2-3 года требования к AI-специалистам будут принципиально иные. Поэтому наша главная задача — дать понимание, в каких ролях и проектах, с какими компаниями хотелось бы развиваться дальше, а также адаптировать mindset к новым условиям. 

2. Максимум практики с первых дней обучения

Получить практический опыт в классическом фундаментальном образовании довольно сложно. Но, кажется, у нас получилось. За 2 года обучения в каждый магистрант AI Talent Hub:

• Создает 3–4 проекта в любом из четырёх направлений (индустриальный продукт, исследование: научное или для бизнеса, стартап или проект как курс). Это развивает умение гибко адаптировать свою роль в команде и позволяет получить опыт работы с разными нерешенными задачами в индустриальных компаниях, науке, бизнесе. 

• Реализует проекты самостоятельно и в команде, чтобы развить понимание полного цикла разработки. 

• Попробует себя в разных ролях: от того, кто руками делает AI, до менеджера проекта или стартапа. 

• Изучает различные области применения AI от нефтегазовой промышленности до e-commerce. У магистрантов есть доступ к проектам и стажировкам от X5 Tech, RUTUBE, Татнефть, Сбер, РСХБ Интех, Работа.ру, OZON. На данный момент у нас более 40 индустриальных партнеров из разных доменных областей.

• Может работать в AI-лабораториях с индустриальными партнёрами: с X5 Tech развивать технологии аналитики для ритейла, а с Napoleon IT создавать новые решения на основе технологий GenAI в E-Commerce. Так, 60% магистрантов работают над задачами партнёров в рамках проектной деятельности. Через практику они учатся навыкам, востребованным на рынке труда прямо сейчас. А сотрудники компаний-партнёров видят возможности для тестирования гипотез, новые идеи и могут проверить магистрантов «в бою», прежде чем делать предложение о работе.

3. Развитие продуктового мышления

Погружение в реальные проекты позволяет решать не до конца чётко сформулированные задачи. Магистранты учатся собирать требования с бизнеса, тестировать гипотезы в рыночных условиях, проходить путь от проблемных интервью до оценки импакта запущенного пилотного решения, понимать потребности на всем цикле разработки: от проработки идей и гипотез решения до постепенного усложнения MVP к продукту. Работа над реальными задачами строится по четырём направлениям: 

• Прикладные проекты с внедрением в бизнес. Это могут быть как продуктовые проекты, так и проекты с решением задач бизнеса (Products или Projects);

• RnD & Research: исследовательские научные проекты;

• Стартапы;

• Новые образовательные AI-курсы или EdTech-проекты.

4. Стартап-трек

В AI Talent Hub мы создали чёткий алгоритм разработки проектов и организовали систему поддержки начинающих стартап-предпринимателей: 

• Менторский трекинг — консультации со специалистами в области технологического предпринимательства;

• Упаковка проекта для привлечения первых инвестиций;

• PR-поддержка;

• Участие в международных и всероссийских конкурсах;

• Возможность защитить выпускную работу в формате бизнес-проекта (стартапа). По стартап-пути идут уже более 50 проектов. 

5. Cообщество AI-экспертов

Нетворкинг — самый ценный капитал после знаний. В AI Talent Hub мы выстраиваем обучение так, чтобы магистранты из разных курсов и потоков общались между собой. В результате формируются крепкие связи. А если есть вопросы, то можно обратиться к менторам или выпускникам. В Хабе всегда подскажут и поделятся опытом.

Не смотря на то, что магистратура онлайн, мы регулярно встречаемся вживую. Выезжаем на базу отдыха ИТМО и дважды в год проводим AI-Summit в разных точках земного шара, где общаемся с AI-экспертами, обновляем программу обучения, тестируем идеи, учитываем мнение экспертов и набираемся опыта, знаний и вдохновения для новых свершений.

Не PoV, а Real: ты поступил в AI Talent Hub, что дальше?

Особенность AI Talent Hub — всё обучение строится по принципам продакшена IT-компаний и рассчитано на 2 года. Делимся тем, что ждёт студентов. 

• Погружение в проектное обучение на BootCamp — стартовый офлайн-интенсив. Все студенты приезжают в ИТМО, знакомятся друг с другом, формируют команды и создают совместные проекты. Это помогает настроиться на учебу и понять особенности магистратуры, ведь впереди 2 года дистанционного обучения! Проводить BootCamp помогают партнёры ― Napoleon IT, эксперты из подразделений ИТМО, ведущих IT-компаний, передовая инженерная школа ИТМО и преподаватели-практики. 

• Онлайн-обучение в вечернее время. Все занятия магистратуры проходят онлайн в вечернее время, поэтому можно подключаться из любой точки мира и совмещать учёбу с работой. Некоторые работают над своими рабочими задачами в качестве учебных кейсов. Но помимо 40 рабочих часов в неделю, надо быть готовым инвестировать еще около 20 часов в образовательный процесс — выполнение домашних заданий и развитие проекта.
  
  Обучение проходит на русском языке. И несмотря на то, что это онлайн-формат, студентам доступны все льготы очной формы обучения: общежитие, отсрочка от армии, диплом очной магистратуры, коворкинги, база отдыха, библиотеки и вся учебная инфраструктура ИТМО.


• Неклассические образовательные форматы. Прогресс работы над проектами оценивают менторы в рамках проектного семинара — на нём магистранты рассказывают об успехах и сложностях. В партнёрстве с Napoleon IT мы часто организовываем хакатоны и чемпионаты по AI-продуктам. Семестры обучения завершаются защитой разработанного проекта и перформанс-ревью.

• Преподаватели-практики из индустрии. Вместо привычных академиков — менторы из топовых IT-компаний (X5 Tech, OZON, Яндекс, VK, MTS AI, Sber AI и другие). Они всегда готовы поделиться своим опытом и помочь советом. Часть процесса обучения построена ещё и на взаимодействии с экспертами из ODS (Open Data Science), лидами и сеньорами из компаний-партнеров, с продактами и стейкхолдерами из реального бизнеса.

• Индивидуальная траектория обучения. Магистрантам доступно более 80 дисциплин разного уровня сложности. Мы их кластеризовали по следующим группам:
  
  — Гигиенический минимум для работы любого IT-специалиста: курсы по настройке инфраструктуры, программированию на одном из нескольких самых распространённых языках для работы в AI, статистика и математика, алгоритмы структур данных.
  — Машинное обучение и всевозможные вариации применения и сложности ML. От классического ML до продвинутого применения ML для работы с большими данными, операционной работы с ML, методов оптимизации ML и самый продвинутый уровень, который применяется далеко не в каждой компании.
  — Профильные курсы. В этот блок входят курсы, связанные с компьютерным зрением (CV), обработкой текстов на естественном языке (NLP), рекомендательными системами (RecSys) и предиктивной аналитикой (Predict).
  — Курсы по доменным областям. В этих курсах студенты узнают тонкости работы с текстом, аудио, изображениями и видео.
  — Курсы по работе над проектами, в частности, над AI-проектами. Этот блок курсов будет лейтмотивом обучения в магистратуре, в то время как предыдущие блоки собраны в программу с нарастающей сложностью и взаимосвязями между собой. 

  Создатели курсов ― образовательные партнеры программы: Институт прикладных компьютерных наук, Передовая инженерная школа и другие факультеты и подразделения ИТМО, а также крупные IT-компании. Например, в разработке программы участвуют эксперты из МТС, VK, Яндекса, Сбера, Татнефти, Napoleon IT, Huawei. Также студентам программы доступны элективные курсы наших друзей — образовательных партнеров — ШАД от Яндекса, ODS, Karpov.Courses. 

• Два года обучения заканчиваются защитой выпускной работы. Формат может быть разным: стартап, индустриальный проект, исследование индустриальное/научное или вообще авторский курс по любой теме AI. Можно адаптировать рабочий проект под требования ВКР, сдать критический минимум дисциплин и получить диплом магистра. Пойти по фаст-треку — за 1 год обучения сдать материал 2 лет. Или сквозной аспирантуре — сразу после завершения магистратуры поступить в аспирантуру.

Для кого 

AI Talent Hub — это прежде всего комьюнити. Сообщество специалистов, которые хотят развиваться в AI, менторов и экспертов, передающие самые актуальные знания, а также компаний, главным приоритетом которых является развитие AI-экспертизы. 

Поэтому в AI Talent Hub встречаются самые разные люди — от вчерашних студентов-выпускников, до специалистов с солидным опытом в других индустриях, которые решили сменить вектор развития своей карьеры и перейти в Artificial Intelligence.

Главный критерий — технический бекграунд и желание развиваться в сфере AI, ML, DS. Магистратура направлена на тех, кто окончил технический или IT-бакалавриат или уже работает в смежных областях. Обязательно нужна хорошая база по математике и программированию. Будет плюсом, если есть понимание принципов работы нейронных сетей и построения алгоритмов обучения.

Мы попросили выпускников поделиться инсайтами учебы в AI Talent Hub.

Возможные векторы развития карьеры

В AI Talent Hub легко раскрыть свой потенциал в направлениях бизнеса, науки, стартапа и прокачаться в перспективных AI-профессиях. Мы попросили магистрантов и менторов поделиться мнением о том, кем они работают. 

• Data Analyst — специалист по работе с массивами данных.

Помогает бизнесу принимать верные решения на основе данных, собирать информацию, анализировать её, находить аномалии и закономерности, строить и проверять гипотезы, визуализировать результат исследований в виде графиков и диаграмм. 

В среднем зарплата Data Analyst в России может варьироваться от 50 000 – 70 000 рублей в месяц для начинающих, в то время как опытные специалисты могут получать от 70 000 до 150 000 рублей и более в месяц.

• Data Engineer — специалист, который организует потоки загрузки и обрабатывает данные.

Для тех, кто хочет участвовать в начальной и финальной стадиях анализа данных, обеспечивать их работу на инфраструктуре компании, обрабатывать данные. 

В России заработная плата Data Engineer от 80 000 до 120 000 рублей в месяц. Опытный специалист может получать от 150 000 до 250 000 рублей в месяц и более.

Андрей Кузнецов, директор машинного обучения в Одноклассниках, компания VK, эксперт AI Talent Hub:

«Нет сомнений, что значимым драйвером развития любого бизнеса являются аналитика, продвинутая аналитика и машинное обучение. Для того, чтобы это все работало, нужны данные. А чем чище данные и чем лучше выстроен процесс их доставки, тем качественнее получится построить процесс продвинутой аналитики. В тех компаниях, где есть хорошие дата-инженеры, проблем с доставкой данных нет, а бизнес чётко понимает их пользу и ценность».

• ML Engineer — специалист, который анализирует большие данные и создаёт модели для прогнозирования в бизнесе.

Для тех, кто мечтает обучить искусственный интеллект, хочет решать задачи бизнеса с использованием больших данных, создавать и развертывать ML-модели. 

В среднем зарплата инженера машинного обучения в России может стартовать от 80 000 рублей в месяц для начинающих специалистов. Опытные специалисты получают от 200 000 рублей в месяц до сумм, которые не произносят вслух. Всё зависит от степени сложности и самостоятельного решения задач, которые существенно приносят прибыль бизнесу.

• AI Product Manager — менеджер AI-продукта — занимается развитием продуктов на основе искусственного интеллекта. 

Вы будете создавать ценность ИИ продукта ИИ для бизнеса, проводить исследования, генерировать идеи, тестировать гипотезы, упаковывать смыслы в коммуникацию с бизнесом, развивать продукт. 

Зарплата AI Product Manager в России от 100 000 до 300 000 рублей и выше, в зависимости от пользы, измеримой в деньгах, которую вы приносите бизнесу.

Какую бы профессию вы ни выбрали, в магистратуре AI Talent Hub можно подобрать дисциплины из учебного плана под каждую из ролей или собрать свой уникальный набор. 

Как поступить в AI Talent Hub

В 2024 году в AI Talent Hub (образовательная программа «Искусственный интеллект» ИТМО) доступно 300 мест для обучения: 200 бюджетных и 100 на коммерческой основе.

Поступить на программу можно несколькими способами: 

1 способ: Поступление без вступительных экзаменов (БВИ)

2 способ: Поступление через вступительные испытания (ВИ)
Вступительные экзамены состоят из проверки технических компетенций и гибких навыков. Изучить расписание вступительных испытаний можно на сайте магистратуры.

Мы будем рады видеть в рядах абитуриентов и студентов AI Talent Hub таких же жаждущих развития в AI, как и мы, чтобы сформировать сильнейшее русскоязычное онлайн-сообщество по искусственному интеллекту!