В 30 раз выросла популярность специалистов по машинному обучению

За последние 10 лет спрос на специалистов в области анализа данных и машинного обучения (ML) в России увеличился в 30 раз. Наибольшие темпы роста наблюдались в течение последних четырех лет, когда предложения о работе увеличились в 2,5 раза.

Согласно исследованию hh.ru, самыми высокооплачиваемыми специалистами в 2024 году стали ML-инженеры, чьи максимальные медианные зарплаты достигают 590 тысяч рублей, специалисты по анализу данных (470 тысяч рублей) и инженеры по безопасности высоконагруженных систем (SRE-инженеры) с зарплатой 400 тысяч рублей. За ними следуют инженеры данных (365 тысяч рублей) и специалисты по компьютерному зрению (324 тысячи рублей).

Наибольший интерес работодателей вызывают специалисты с опытом работы от 1 до 3 лет (такое требование содержится в 48% вакансий) и от 3 до 6 лет (44% вакансий). Спрос на начинающих специалистов также растет — за прошлый год количество предложений для них увеличилось на 44%. Основные требования к кандидатам включают знание Python, SQL и C++, базовых алгоритмов, умение работать с большими данными, а также развитые коммуникативные и аналитические навыки, сообщают эксперты hh.ru.

Кроме того, самым быстрорастущим направлением стала инфраструктура данных и DevOps, где число вакансий увеличилось в 3,6 раза с 2020 года. Далее следуют анализ данных (вырос в 2,5 раза с 2020 года), инженерия данных и Big Data (в 1,9 раза), а также непосредственно ML (в 1,8 раза).

Эксперты предполагают, что в ближайшие годы технологии в областях LLM, генеративного ИИ и видеообработки могут усложниться, а интеграция машинного обучения в бизнес-функции — маркетинг, логистику и производство — продолжится. Ожидается также рост спроса на MLOps-специалистов, инженеров данных и экспертов в области нейросетей, NLP, CV, рекомендательных систем и видеоаналитики. Требования к навыкам работников будут уточняться.

0

Рекомендуемые материалы

Редакция
Топ-5 ошибок в договоре ГПХ с самозанятым

В условиях растущей популярности самозанятости и перехода многих специалистов на упрощенные налоговые режимы, правильное оформление договоров становится особенно важным. Неправильные формулировки, отсутствие необходимых условий или нечеткие обязательства могут привести не только к юридическим спорам, но и к финансовым потерям для заказчиков. Эксперты платформы для работы с самозанятыми Qugo провели глубокий анализ договоров для сотрудничества с самозанятыми, и выявили ряд распространенных ошибок, способных существенно увеличить риски таких партнерств. В этой статье они расскажут, в каких моментах чаще всего ошибаются компании при составлении договоров гражданско-правового характера (ГПХ) с плательщиками налога на профессиональный доход (НПД) и предложат рекомендации по устранению этих ошибок.

Аркадий Юрлов
Логистика в сфере мотивационных программ: как уход в цифру трансформирует корпоративную мотивацию

Компании тратят огромные бюджеты на мотивацию сотрудников, дарят подарки и поощряют за успехи. Все это — важные элементы корпоративной культуры. Но мало придумать хорошую программу мотивации, ее еще нужно правильно реализовать. А здесь начинается один из самых сложных этапов: логистика подарков.

Традиционный подход — выбрать, заказать, упаковать, доставить — больше не работает. Вдобавок к этому, сохраняется высокая вероятность ошибки: подарок не подошел, задержался в пути, потерялся. В итоге процесс затягивается, мотивация сотрудников падает, а сотрудники вместо радости получают разочарование.

CMO сервиса электронных подарочных сертификатов Giftery Аркадий Юрлов рассказал, какие проблемы есть в традиционной логистике, как цифровые решения их позволяют решить и почему они становятся стандартом в мотивационных программах компаний.