Fachleute für künstliche Intelligenz werden fast doppelt so viel bezahlt wie andere IT-Fachkräfte. Wir haben herausgefunden, welches Gehalt in verschiedenen Bereichen der KI in Russland berechnet werden kann, wen Yandex, ABBYY und Sberbank suchen und welche Kurse für die Ausbildung in diesem Bereich verwendet werden können.
Wie viel KI-Spezialist in Russland verdient
Das Gehalt eines Spezialisten für künstliche Intelligenz in Russland
belief sich laut HeadHunter Anfang 2018
auf rund 190.000 Rubel. Dies ist doppelt so viel wie das durchschnittliche Gehalt in der IT, das zu diesem Zeitpunkt ungefähr 90.000 Rubel betrug. Bis zum Ende des dritten Quartals
hatte sich dies kaum geändert .
Das vielversprechendste Gebiet im Jahr 2018 bleibt Big Data: Experten auf diesem Gebiet wird ein Gehalt von rund 200.000 Rubel angeboten. Spezialisten für maschinelles Lernen - etwa 180.000 auf dem Gebiet der neuronalen Netze - mehr als 140.000.
Die Anzahl der offenen Stellen in jedem dieser Bereiche wächst schneller als die Anzahl der Lebensläufe - dies ist typisch für die Situation mit Mitarbeitern in der gesamten IT. Laut einer
Studie des IIDF wird es bis 2027 in Russland einen Mangel an etwa 2 Millionen IT-Spezialisten geben.
Zu den gefragtesten Bereichen gehören laut IIDF-Prognose zu diesem Zeitpunkt künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Big-Data-Analyse, Computer Vision und Augmented Reality.
Wer sucht in großen Unternehmen
Künstliche Intelligenz wird hauptsächlich von großen Unternehmen wie Yandex, Mail.Ru Group, MegaFon, MTS, Beeline, Tele2, ABBYY und Sberbank eingesetzt. Warum brauchen einige von ihnen es und wen suchen sie:
1. ABBYY
ABBYY ist einer der weltweit führenden Anbieter auf dem Gebiet der intelligenten Datenverarbeitung und Linguistik. Mit den AI-basierten Lösungen können Sie Textdaten erkennen, mit gedruckten Dokumenten und PDF-Dateien arbeiten, eine semantische Suche durchführen und Übersetzungen unbekannter Wörter und Phrasen finden.
Eine der wichtigsten Errungenschaften des Unternehmens ist das Compreno-System, mit dem Sie Text in einer natürlichen Sprache analysieren und verstehen können. ABBYY-Spezialisten haben etwa zehn Jahre lang an der Entwicklung dieses Systems gearbeitet. Die Projektkosten lagen über 80 Millionen US-Dollar.
Mit Compreno können beispielsweise Archivdokumente systematisiert werden: Mit seiner Hilfe können Informationen nach Feldern oder Details sowie nach Text gefunden werden.
Wen ABBYY sucht: Jetzt
braucht das Unternehmen Data Scientist - für Experimente und Prototypen im Bereich Textverarbeitung (NLP) in der Abteilung für fortgeschrittene Entwicklungen. Der Kandidat muss Kenntnisse über Methoden des maschinellen Lernens und neuronale Netze, Algorithmen und Datenstrukturen, Erfahrung in der Python-Programmierung und die Einhaltung einiger anderer Parameter haben.
2. Yandex
Die größte russische Suchmaschine verwendet seit mehreren Jahren KI-Technologie in ihren Suchmaschinen. In Yandex.Zen können Sie also personalisierte Inhaltsempfehlungen gemäß den Interessen des Benutzers abgeben.
„In vielerlei Hinsicht sieht es aus wie eine Suchmaschine. Nur wenn bei der Suche nach etwas Bestimmtem gesucht wird, beantwortet Zen eine umfassendere Frage: Was ist für eine bestimmte Person interessant? “
, Sagte Vande Lamburt, CEO von Yandex.Zen, in der Startphase des Dienstes.
Wen Yandex sucht: Derzeit benötigt das Unternehmen einen Entwickler für maschinelles Lernen für Zen, der Daten sammelt, Modelle trainiert, sie in Experimenten auswertet und Produktionscode schreibt. „Zunächst einmal erwarten wir von den Bewerbern gute Kenntnisse in maschinellem Lernen und Statistik, aber auch Erfahrungen in der industriellen Entwicklung werden ein großes Plus sein“, heißt es in der Stelle.
3. Sberbank
Die Richtung des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz entwickelt sich bei der Sberbank seit 2013. Das Hauptziel ist die Schaffung neuer intelligenter Produkte und Dienstleistungen für interne und externe Kunden sowie die Optimierung von Bankprozessen mithilfe von Technologien für maschinelles Lernen.
Anfang 2018 startete die Bank
das erste neuronale Netz in Russland, um gewerbliche Immobilien zu bewerten. Mit AI kann die Bank Sicherheiten fast sofort bewerten. Diese KI arbeitet mit einer regelmäßig aktualisierten Datenbank des Straßenhandels. Diese Datenbank wird aus verschiedenen Arten von Quellen ergänzt und enthält die Hauptmerkmale analoger Objekte, ihre Fotos und Preise.
Das neuronale Netzwerk empfängt die Eigenschaften des Objekts, die mit anderen verglichen werden müssen, und wählt auf der Grundlage der gesammelten Daten die nächsten Analoga aus, die zur Berechnung der Kosten verwendet werden. Wenn Experten dafür Stunden und sogar Tage benötigen, benötigen neuronale Netze einige Sekunden für die Analyse.
Wen die Sberbank sucht: Jetzt braucht die Bank mehrere Datenwissenschaftler für verschiedene Projekte gleichzeitig. In einer der offenen Stellen in Moskau
benötigt ein Spezialist Erfahrung in der Lösung von Problemen
Data Science for Business, Erfahrung mit Big Data, gute Programmierkenntnisse (Python, Spark, SQL) und Kenntnisse in Bibliotheken für maschinelles Lernen.
Neben der Sberbank
benötigen viele andere Banken, darunter VTB, UralSib und BinBank, Datenwissenschaftler und Spezialisten für maschinelles Lernen.
Wo soll ich anfangen?
Nur 30% der KI-Profis haben an der Universität maschinelles Lernen oder Big Data studiert. Dies belegen die Ergebnisse einer Umfrage unter 16.000 Kaggle-Nutzern, die Ende letzten Jahres durchgeführt wurde. Mehr als die Hälfte (66%) aller Befragten betrachten sich als Autodidakt: Sie nutzten verschiedene Kurse, um neue Disziplinen zu studieren.
Der Evangelist von Microsoft und Leiter der
KI-Schule im Binärbezirk Dmitry Soshnikov identifiziert vier Haupttypen von Kursen auf dem russischen Bildungsmarkt:
- kurze Kurse zur Rolle der KI in der Wirtschaft - für Manager, die sich zuerst mit dem Thema vertraut machen müssen;
- hochspezialisierte Kurse wie „Bilderkennung in fünf Stunden“ - für diejenigen, die bestimmte Fähigkeiten entwickeln möchten;
- klassische universitäre - für diejenigen, die ein detailliertes Verständnis aller Algorithmen erlangen und lernen möchten, neuronale Netze unabhängig zu programmieren;
- lange Spezialkurse für Datenwissenschaftler - für diejenigen, die eine neue Spezialisierung erhalten und nach der Ausbildung ihren Arbeitsplatz komplett wechseln möchten (solche Kurse dauern mindestens mehrere Monate).
Jeder Kurstyp hat seine Nachteile. Führungskurse sind zum Beispiel gut, um sich kurz mit Best Practices auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz vertraut zu machen, bieten jedoch kein vollständiges Bild und ein gemeinsames Verständnis aller Fähigkeiten der KI und ihrer Grenzen.
Das gleiche Problem bei hochspezialisierten Kursen: Sie ermöglichen es dem Hörer nicht, sich ein Verständnis für die Grundprinzipien der KI zu verschaffen. Der Hörer kann bestimmte praktische Fähigkeiten beherrschen, aber Technologien werden alle sechs Monate veraltet und Fähigkeiten mit ihnen.
Klassische Universitätskurse für Anfänger können zu kompliziert sein: Hier müssen Sie sich an die vergessenen Abschnitte der Mathematik erinnern. Zukünftige Datenwissenschaftler benötigen in der Regel gute Programmierkenntnisse.
Für Entwickler, die verstehen möchten, wie und warum KI in ihrem Unternehmen eingesetzt werden kann, ist es am besten, keinen sehr langen, aber intensiven Kurs zu belegen, in dem Sie lernen, wie Sie typische Probleme lösen. An der
AI School lernen die Schüler beispielsweise fünf Aufgabenblöcke pro Monat:
- typische Aufgaben, die durch vorab geschulte kognitive Dienste gelöst werden (Erkennung von Gesichtern, Emotionen, Stimmen usw.). Eine der Hausaufgaben besteht darin, eine Anwendung zu erstellen, die die Emotionen der Hauptfiguren des Films auf dem Weg erkennt.
- Erstellen der einfachsten gesprochenen KI;
- klassische maschinelle Lernaufgaben (Bedarfsprognose, Predictive Analytics usw.);
- Arbeit mit Bildern (Klassifizierung, Erkennung von Objekten) und Video;
- Arbeit mit Text und natürlicher Sprache (Klassifizierung, Generierung usw.).
Danach kann der Hörer bereits entscheiden, ob er zusätzliches Wissen benötigt, um zu lernen, wie ungewöhnlichere Probleme gelöst werden können.
Laut Soshnikov wird das Bestehen des Kurses nicht zu einer sofortigen Erhöhung der Gehälter führen, sondern den Fachmann für den Arbeitsmarkt attraktiver machen. Und dies wird es bereits ermöglichen, sowohl vom derzeitigen Arbeitgeber eine Erhöhung zu fordern als auch nach anderen Möglichkeiten zu suchen. Es hängt alles von der Person selbst ab.