Les professionnels de l'intelligence artificielle sont payés presque deux fois plus que les autres professionnels de l'informatique. Nous avons déterminé quel salaire peut être calculé dans différents domaines de l'IA en Russie, que recherchent Yandex, ABBYY et Sberbank et quels cours peuvent être utilisés pour la formation dans ce domaine.
Combien gagne un spécialiste de l'IA en Russie
Le salaire d'un spécialiste de l'intelligence artificielle en Russie, selon HeadHunter au début de 2018,
s'élevait à environ 190 mille roubles. C'est deux fois plus que le salaire moyen en informatique, qui à l'époque était d'environ 90 000 roubles. À la fin du troisième trimestre, il
n'avait pratiquement pas changé .
Le domaine le plus prometteur en 2018 reste le Big Data: les experts dans ce domaine se voient proposer un salaire d'environ 200 mille roubles. Spécialistes de l'apprentissage automatique - environ 180 000, dans le domaine des réseaux de neurones - plus de 140 000.
Le nombre de postes vacants dans chacun de ces domaines augmente plus rapidement que le nombre de CV - ce qui est typique de la situation avec le personnel informatique dans son ensemble. Selon une
étude de l' IIDF, d'ici 2027 en Russie, il y aura une pénurie d'environ 2 millions de spécialistes informatiques.
Selon les prévisions de l'IIDF, les domaines les plus recherchés seront à ce stade l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'analyse des mégadonnées, la vision par ordinateur et la réalité augmentée.
Qui recherche dans les grandes entreprises
L'intelligence artificielle est principalement utilisée par de grandes entreprises telles que Yandex, Mail.Ru Group, MegaFon, MTS, Beeline, Tele2, ABBYY et Sberbank. Pourquoi certains d'entre eux en ont-ils besoin et qui recherchent-ils:
1. ABBYY
ABBYY est l'un des leaders mondiaux dans le domaine du traitement intelligent des données et de la linguistique. Ses solutions basées sur l'IA vous permettent de reconnaître des données texte, de travailler avec des documents imprimés et des fichiers PDF, d'effectuer une recherche sémantique et de trouver des traductions de mots et de phrases inconnus.
L'une des principales réalisations de l'entreprise est le système Compreno, qui vous permet d'analyser et de comprendre du texte dans un langage naturel. Les spécialistes d'ABBYY ont travaillé à la création de ce système pendant une dizaine d'années, le coût du projet a dépassé 80 millions de dollars.
Compreno peut être utilisé, par exemple, pour systématiser des documents d'archives: avec son aide, il sera possible de trouver des informations par champs ou détails, ainsi que par texte.
Qui ABBYY recherche: maintenant la société a
besoin de Data Scientist - pour des expériences et du prototypage dans le domaine du traitement de texte (PNL) dans le département des développements avancés. Le candidat doit avoir une connaissance des méthodes d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones, des algorithmes et des structures de données, une expérience en programmation Python et la conformité avec certains autres paramètres.
2. Yandex
Le plus grand moteur de recherche russe utilise la technologie de l'IA dans ses moteurs de recherche depuis plusieurs années. Ainsi, dans Yandex.Zen, cela vous permet d'émettre des recommandations de contenu personnalisées en fonction des intérêts de l'utilisateur.
«À bien des égards, cela ressemble à un moteur de recherche. Ce n'est que si la recherche recherche quelque chose de spécifique que Zen répond à une question plus large: ce qui est intéressant pour une personne en particulier », a
déclaré le directeur de Yandex.Zen, Viktor Lamburt, lors de la phase de lancement du service.
Qui recherche Yandex: en ce moment, l'entreprise a besoin d'un développeur d'apprentissage automatique pour Zen qui collectera des données, formera des modèles, les évaluera dans des expériences et rédigera du code de production. "Tout d'abord, nous nous attendons à une bonne connaissance de l'apprentissage automatique et des statistiques des candidats, mais l'expérience en développement industriel sera également un gros plus",
indique le poste vacant.
3. Sberbank
La direction de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle se développe chez Sberbank depuis 2013. L'objectif principal est la création de nouveaux produits et services intelligents pour les clients internes et externes, ainsi que l'optimisation des processus bancaires à l'aide des technologies d'apprentissage automatique.
Ainsi, début 2018, la banque a
lancé le premier réseau de neurones en Russie pour évaluer l'immobilier commercial. L'IA permet à la banque d'évaluer la garantie presque instantanément. Cette IA fonctionne avec une base de données régulièrement mise à jour du commerce de détail. Cette base de données est reconstituée à partir de plusieurs types de sources et contient les principales caractéristiques des objets analogues, leurs photos et leurs prix.
Le réseau neuronal reçoit les caractéristiques de l'objet, qui doivent être comparées aux autres, et sur la base des données collectées, sélectionne les analogues les plus proches qui sont utilisés pour calculer le coût. Si les experts ont besoin d'heures et même de jours pour cela, les réseaux de neurones nécessitent plusieurs secondes pour l'analyse.
Qui recherche Sberbank: maintenant, la banque a besoin de plusieurs scientifiques des données pour différents projets à la fois. Ainsi, dans l'un des postes vacants à Moscou, un spécialiste a
besoin d' expérience dans la résolution de problèmes
science des données pour les entreprises, expérience avec les mégadonnées, bonnes compétences en programmation (Python, Spark, SQL) et connaissance des bibliothèques d'apprentissage automatique.
En plus de Sberbank, de nombreuses autres banques, dont VTB, UralSib et BinBank, ont
besoin de scientifiques des données et de spécialistes de l'apprentissage automatique.
Par où commencer
Seuls 30% des professionnels de l'IA ont étudié l'apprentissage automatique ou les mégadonnées à l'université. En témoignent les résultats d'une enquête menée auprès de 16 000 utilisateurs de Kaggle à la fin de l'année dernière. Plus de la moitié (66%) de tous les répondants se considèrent comme autodidactes: ils ont utilisé divers cours pour étudier de nouvelles disciplines.
L'évangéliste de Microsoft et le chef de l'
école AI dans le district binaire Dmitry Soshnikov identifient quatre principaux types de cours sur le marché éducatif russe:
- cours de courte durée sur le rôle de l'IA dans les affaires - pour les gestionnaires qui ont besoin de se familiariser avec le sujet;
- des cours hautement spécialisés tels que «Reconnaissance d'image en cinq heures» - pour ceux qui souhaitent développer des compétences spécifiques;
- université classique - pour ceux qui veulent avoir une compréhension détaillée de tous les algorithmes et apprendre à programmer les réseaux de neurones de manière indépendante;
- longs cours spéciaux pour les scientifiques des données - pour ceux qui veulent obtenir une nouvelle spécialisation et changer complètement d'emploi après la formation (ces cours durent au moins plusieurs mois).
Chaque type de cours a ses inconvénients. Les cours de leadership, par exemple, sont bons pour vous familiariser brièvement avec les meilleures pratiques dans le domaine de l'intelligence artificielle, mais ils ne fournissent pas une image complète et une compréhension commune de toutes les capacités de l'IA et de ses limites.
Même problème avec les cours hautement spécialisés: ils ne permettent pas à l'auditeur de se faire une idée des principes fondamentaux de l'IA. L'auditeur peut maîtriser certaines compétences pratiques, mais les technologies deviennent obsolètes tous les six mois, et les compétences avec elles.
Les cours universitaires classiques pour débutants peuvent être trop compliqués: ici, vous devrez vous souvenir des sections oubliées des mathématiques. De plus, les futurs scientifiques des données doivent généralement posséder de bonnes compétences en programmation.
Pour les développeurs qui veulent comprendre comment et pourquoi ils peuvent utiliser l'IA dans leur entreprise, le meilleur n'est pas un cours très long mais intensif qui vous permettra d'apprendre à résoudre des problèmes typiques. À
AI School , par exemple, les élèves apprennent cinq blocs de tâches par mois:
- tâches typiques résolues par des services cognitifs pré-formés (reconnaissance des visages, des émotions, des voix, etc.). L'un des devoirs consiste à faire une application qui reconnaît les émotions des personnages principaux du film en cours de route;
- créer l'IA parlée la plus simple;
- tâches classiques d'apprentissage automatique (prédiction de la demande, analyse prédictive, etc.);
- travailler avec des images (classification, détection d'objets) et vidéo;
- travailler avec le texte et le langage naturel (classification, génération, etc.).
Après cela, l'auditeur peut déjà décider s'il doit recevoir des connaissances supplémentaires afin d'apprendre à résoudre des problèmes plus inhabituels.
Selon Soshnikov, réussir le cours n'entraînera pas une augmentation instantanée des salaires, mais cela rendra le spécialiste plus attrayant pour le marché du travail. Et cela permettra déjà à la fois d'exiger une augmentation de la part de l'employeur actuel et de rechercher d'autres opportunités. Tout dépend de la personne elle-même.