AI में वेतन: जहां अधिक पैसा है और वे रूस में किसकी तलाश कर रहे हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता पेशेवरों को लगभग दो बार भुगतान किया जाता है जितना कि अन्य आईटी पेशेवर। हमने पता लगाया कि रूस में एआई के विभिन्न क्षेत्रों में कौन से वेतन की गणना की जा सकती है, जो यांडेक्स, एबीबीवाई और सेर्बैंक की तलाश कर रहे हैं, और इस क्षेत्र में प्रशिक्षण के लिए किन पाठ्यक्रमों का उपयोग किया जा सकता है।

रूस में एआई विशेषज्ञ कितना कमाते हैं

रूस में एक कृत्रिम बुद्धि विशेषज्ञ का वेतन, 2018 की शुरुआत में हेडहंटर के अनुसार, लगभग 190 हजार रूबल था। यह आईटी में औसत वेतन का दोगुना है, जो उस समय लगभग 90 हजार रूबल था। तीसरी तिमाही के अंत तक, यह शायद ही बदल गया था ।

2018 में सबसे आशाजनक क्षेत्र बिग डेटा रहता है: इस क्षेत्र के विशेषज्ञों को लगभग 200 हजार रूबल का वेतन दिया जाता है। मशीन सीखने के विशेषज्ञ - लगभग 180 हजार, तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में - 140 हजार से अधिक।

इन क्षेत्रों में से प्रत्येक में रिक्तियों की संख्या रिज्यूमे की संख्या की तुलना में तेजी से बढ़ रही है - यह समग्र रूप से आईटी में कर्मियों के साथ स्थिति के लिए विशिष्ट है। IIDF के एक अध्ययन के अनुसार, 2027 तक रूस में लगभग 2 मिलियन आईटी विशेषज्ञों की कमी होगी।

IIDF के पूर्वानुमान के अनुसार, सबसे अधिक मांग वाले क्षेत्रों में, इस समय तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, बिग डेटा एनालिटिक्स, कंप्यूटर विजन और संवर्धित वास्तविकता होगी।

जिनकी तलाश बड़ी कंपनियों में है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग मुख्य रूप से Yandex, Mail.Ru Group, MegaFon, MTS, Beeline, Tele2, ABBYY और Sberbank जैसी बड़ी कंपनियों द्वारा किया जाता है। उनमें से कुछ को इसकी आवश्यकता क्यों है और वे कौन हैं:

1. एबीबीवाई

ABBYY बुद्धिमान डेटा प्रोसेसिंग और भाषा विज्ञान के क्षेत्र में दुनिया के नेताओं में से एक है। इसके एआई-आधारित समाधान आपको पाठ डेटा को पहचानने, मुद्रित दस्तावेजों और पीडीएफ फाइलों के साथ काम करने, शब्दार्थ खोज का संचालन करने और अपरिचित शब्दों और वाक्यांशों का अनुवाद खोजने की अनुमति देते हैं।

कंपनी की मुख्य उपलब्धियों में से एक Compreno प्रणाली है, जो आपको प्राकृतिक भाषा में पाठ का विश्लेषण और समझने की अनुमति देती है। ABBYY विशेषज्ञों ने लगभग दस वर्षों तक इस प्रणाली के निर्माण पर काम किया, परियोजना की लागत $ 80 मिलियन से अधिक थी।

Compreno का उपयोग किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, संग्रह दस्तावेजों को व्यवस्थित करने के लिए: इसकी सहायता से फ़ील्ड या विवरणों के साथ-साथ पाठ द्वारा जानकारी प्राप्त करना संभव होगा।



कौन एबीबीवाई की तलाश कर रहा है: अब कंपनी को उन्नत विकास विभाग में वर्ड प्रोसेसिंग (एनएलपी) के क्षेत्र में प्रयोगों और प्रोटोटाइप के लिए डेटा साइंटिस्ट की आवश्यकता है । उम्मीदवार को मशीन सीखने के तरीकों और तंत्रिका नेटवर्क, एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं का ज्ञान होना आवश्यक है, पायथन प्रोग्रामिंग में अनुभव और कुछ अन्य मापदंडों का अनुपालन।

2. यांडेक्स

सबसे बड़ा रूसी खोज इंजन कई वर्षों से अपने खोज इंजनों में एआई तकनीक का उपयोग कर रहा है। तो, Yandex.Zen में, यह आपको उपयोगकर्ता के हितों के अनुसार व्यक्तिगत सामग्री सिफारिशें जारी करने की अनुमति देता है।

“कई मायनों में, यह एक खोज इंजन की तरह दिखता है। केवल यदि खोज कुछ विशिष्ट की तलाश में है, तो ज़ेन एक व्यापक क्वेरी का जवाब देता है: किसी विशेष व्यक्ति के लिए क्या दिलचस्प है, ”सेवा के लॉन्च चरण में यैंडेक्स.ज़ेन के निदेशक विक्टर लैम्बर्ट ने कहा ।

यैंडेक्स किसकी तलाश में है: अभी, एक कंपनी को ज़ेन के लिए मशीन लर्निंग डेवलपर की ज़रूरत है जो डेटा, ट्रेन मॉडल इकट्ठा करेगा, प्रयोगों में उनका मूल्यांकन करेगा और उत्पादन कोड लिखेगा। "सबसे पहले, हम उम्मीद करते हैं कि उम्मीदवारों से मशीन सीखने और आंकड़ों के अच्छे ज्ञान की उम्मीद है, लेकिन औद्योगिक विकास में अनुभव भी एक बड़ा प्लस होगा," रिक्ति कहता है ।

3. सर्बैंक

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दिशा 2013 से Sberbank में विकसित हो रही है। मुख्य लक्ष्य आंतरिक और बाहरी दोनों ग्राहकों के लिए नए बुद्धिमान उत्पादों और सेवाओं का निर्माण है, साथ ही मशीन सीखने की प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके बैंकिंग प्रक्रियाओं का अनुकूलन भी है।

इसलिए, 2018 की शुरुआत में, बैंक ने वाणिज्यिक अचल संपत्ति का मूल्यांकन करने के लिए रूस में पहला तंत्रिका नेटवर्क लॉन्च किया । एआई बैंक को लगभग तुरंत संपार्श्विक का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। यह AI स्ट्रीट रिटेल के नियमित रूप से अपडेट किए गए डेटाबेस के साथ काम करता है। इस डेटाबेस को कई प्रकार के स्रोतों से भरा गया है और इसमें समरूप वस्तुओं, उनकी तस्वीरों और कीमतों की मुख्य विशेषताएं हैं।

तंत्रिका नेटवर्क ऑब्जेक्ट की विशेषताओं को प्राप्त करता है, जिसकी तुलना दूसरों के साथ की जानी चाहिए, और एकत्र किए गए डेटा के आधार पर लागत की गणना करने के लिए उपयोग किए जाने वाले निकटतम एनालॉग्स का चयन करता है। यदि विशेषज्ञों को इसके लिए घंटों और यहां तक ​​कि दिनों की आवश्यकता होती है, तो तंत्रिका नेटवर्क को विश्लेषण के लिए कई सेकंड की आवश्यकता होती है।

कौन Sberbank की तलाश कर रहा है: अब बैंक को एक बार में विभिन्न परियोजनाओं के लिए कई डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता है। इसलिए, मॉस्को में रिक्तियों में से एक में, एक विशेषज्ञ को समस्याओं को हल करने में अनुभव की आवश्यकता होती है
व्यापार के लिए डेटा विज्ञान, बड़े डेटा के साथ अनुभव, अच्छा प्रोग्रामिंग कौशल (पायथन, स्पार्क, एसक्यूएल) और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का ज्ञान।

Sberbank के अलावा, VTB, UralSib और BinBank सहित कई अन्य बैंकों को डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है ।

कहां से शुरू करें

केवल 30% AI पेशेवरों ने विश्वविद्यालय में मशीन लर्निंग या बड़े डेटा का अध्ययन किया। इसका प्रमाण पिछले साल के अंत में किए गए 16 हज़ार केगल उपयोगकर्ताओं के सर्वेक्षण के परिणामों से है। सभी उत्तरदाताओं में से आधे से अधिक (66%) खुद को आत्म-सिखाया मानते हैं: उन्होंने नए विषयों का अध्ययन करने के लिए विभिन्न पाठ्यक्रमों का उपयोग किया।

Microsoft के प्रचारक और बाइनरी डिस्ट्रिक्ट दिमित्री सोशनिकोव में एआई स्कूल के प्रमुख रूसी शैक्षिक बाजार में चार मुख्य प्रकार के पाठ्यक्रमों की पहचान करते हैं:

• व्यवसाय में एआई की भूमिका पर लघु पाठ्यक्रम - उन प्रबंधकों के लिए जिन्हें विषय के साथ पहले परिचित होने की आवश्यकता है;
• अत्यधिक विशिष्ट पाठ्यक्रम जैसे "पांच घंटे में छवि मान्यता" - उन लोगों के लिए जो विशिष्ट कौशल विकसित करना चाहते हैं;
• क्लासिक विश्वविद्यालय वाले - उन लोगों के लिए जो सभी एल्गोरिदम की विस्तृत समझ प्राप्त करना चाहते हैं और स्वतंत्र रूप से तंत्रिका नेटवर्क प्रोग्राम करना सीखते हैं;
• डेटा वैज्ञानिकों के लिए लंबे विशेष पाठ्यक्रम - उन लोगों के लिए जो एक नई विशेषज्ञता प्राप्त करना चाहते हैं और प्रशिक्षण के बाद पूरी तरह से नौकरी बदलते हैं (ऐसे पाठ्यक्रम कम से कम कई महीनों तक रहते हैं)।

प्रत्येक प्रकार के पाठ्यक्रम में इसकी कमियां हैं। उदाहरण के लिए, नेतृत्व के पाठ्यक्रम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ खुद को संक्षिप्त रूप से परिचित करने के लिए अच्छे हैं, लेकिन वे एआई और इसकी सीमाओं की सभी क्षमताओं की एक पूरी तस्वीर और एक सामान्य समझ प्रदान नहीं करते हैं।

अत्यधिक विशिष्ट पाठ्यक्रमों के साथ भी यही समस्या है: वे श्रोता को AI के मूल सिद्धांतों की समझ बनाने की अनुमति नहीं देते हैं। श्रोता कुछ व्यावहारिक कौशल में महारत हासिल कर सकते हैं, लेकिन प्रौद्योगिकियां हर छह महीने में एक बार अप्रचलित हो जाती हैं, और उनके साथ कौशल।

शुरुआती के लिए शास्त्रीय विश्वविद्यालय के पाठ्यक्रम बहुत जटिल हो सकते हैं: यहां आपको गणित के भूले हुए वर्गों को याद रखना होगा। भविष्य के डेटा वैज्ञानिकों, इसके अलावा, आमतौर पर अच्छे प्रोग्रामिंग कौशल होने की आवश्यकता होती है।

डेवलपर्स जो यह समझना चाहते हैं कि उनकी कंपनी में एआई का उपयोग कैसे और क्यों किया जा सकता है, सबसे अच्छा तरीका बहुत लंबा नहीं है, लेकिन गहन पाठ्यक्रम जो आपको सीखने की अनुमति देगा कि कैसे विशिष्ट समस्याओं को हल किया जाए। एआई स्कूल में , उदाहरण के लिए, छात्र प्रति माह कार्यों के पांच ब्लॉक सीखते हैं:

• पूर्व-प्रशिक्षित संज्ञानात्मक सेवाओं (चेहरे, भावनाओं, आवाज़ों, आदि की मान्यता) द्वारा हल किए गए विशिष्ट कार्य। होमवर्क में से एक आवेदन करना है जो फिल्म के मुख्य पात्रों की भावनाओं को रास्ते में पहचानता है;
• सबसे सरल बोली जाने वाली AI बनाने;
• क्लासिक मशीन सीखने के कार्य (मांग भविष्यवाणी, भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी, आदि);
• छवियों के साथ काम (वर्गीकरण, वस्तुओं का पता लगाना) और वीडियो;
• पाठ और प्राकृतिक भाषा (वर्गीकरण, पीढ़ी, आदि) के साथ काम करें।

इसके बाद, श्रोता पहले ही तय कर सकता है कि उसे अधिक असामान्य समस्याओं को हल करने का तरीका जानने के लिए अतिरिक्त ज्ञान प्राप्त करने की आवश्यकता है या नहीं।

सोशनिकोव के अनुसार, पाठ्यक्रम पास करने से वेतन में तत्काल वृद्धि नहीं होगी, लेकिन यह विशेषज्ञ को श्रम बाजार के लिए अधिक आकर्षक बना देगा। और यह पहले से ही दोनों को वर्तमान नियोक्ता से वृद्धि की मांग करने, और अन्य अवसरों की तलाश करने की अनुमति देगा। यह सब स्वयं व्यक्ति पर निर्भर करता है।