Разделы

Бизнес Кадры

ИТМО и Napoleon IT запустили проектную магистратуру для подготовки инженеров машинного обучения

Университет ИТМО и Napoleon IT запустили магистерскую программу по подготовке Machine Learning Engineer ― инженеров по машинному обучению. Обучение организовано в формате распределенного проектного офиса и будет внедрено в реальные рабочие процессы ИТ-компаний. Новый формат магистратуры с нулевым временем адаптации для выпускников создан на базе AI Talent Hub в рамках «Программы развития ИТМО ― 2030».

Ключевая идея новой программы в перевернутом подходе к подготовке инженеров — совмещение передовых методик инженерных школ с интерактивными технологиями онлайн-обучения и лучшими практиками работы со стажерами в ИТ-компаниях. Студенты будут реализовывать проекты по разработке систем искусственного интеллекта, результатами которых должны стать работающие программные сервисы по всем требованиям заказчиков к дедлайну. Большая часть обучения пройдет в онлайн-режиме, но программа предусматривает и очную проектную работу. По итогам интенсивной подготовки студенты получат диплом магистра Университета ИТМО и смогут работать в RnD-командах ведущих ИТ-компаний.

«Подготовка ИТ- и ИИ-специалистов всегда должна отвечать вызовам сверхбыстрого развития рынка. Темпы этой индустрии не дают вузам времени на “раскачку”, поэтому мы в ИТМО максимально приблизили процесс обучения к реальным условиям. Только взаимодействие университета с лидерами отрасли, с теми партнерами, которые формируют новые рынки, дает возможность студенту получить максимально актуальные знания и навыки, благодаря которым выпускник не будет ощущать перехода от учебы к работе. В ИТМО такие уникальные программы, курсы soft skills и возможности проявлять себя в других научных и технологических направлениях помогают студенту “нащупать” свою уникальную карьерную траекторию и сделать выбор в пользу своих интересов и амбиций», — сказала Дарья Козлова, руководитель программы развития, первый проректор Университета ИТМО.

За два года магистранты пройдут все этапы работы инженера по машинному обучению: от сбора и разметки данных с построением пайплайнов их поставки до обучения и деплоя моделей с мониторингом и оценкой эффективности алгоритмов и ансамблей моделей, оптимизацией времени обучения и инференса глубоких нейросетей, разработкой backend-сервисов и интеграцией по API с пользовательскими интерфейсами. Создатели программы учли баланс hard & soft skills — как при отборе, так и при обучении. Магистранту важно развивать «продуктовое» мышление, чтобы он не только мог отлично программировать и обучать глубокие нейронные сети, но и создавать успешные ИИ-продукты, решающие реальные проблемы конечных пользователей.

Александр Голубчиков, МегаФон: Популярность набирают облачные решения и кибершеринг для расширения концепции SecaaS
Безопасность

«Мы создаем не магистратуру в традиционном понимании, а инновационную прогрессивную образовательную технологию. Здесь учеба в вузе — это полноценная работа в компании. Получается перевернутая модель образования, которая выстроена Napoleon IT и университетом ИТМО. Мы собираем студентов для работодателей и совместно с вузом помогаем выстроить учебный процесс. Сейчас таланты не хотят получать диплом ради диплома или записи в трудовой книжке для галочки, а стремятся расти и развиваться, выбирая компанию, где они получат быстрый опыт», — отметил Павел Подкорытов, CEO TalentService.com и сооснователь Napoleon IT.

«Я думаю, что именно такой перевернутой модели образования больше всего не хватает среди массовых онлайн-курсов, которых сейчас уже несколько сотен разного качества в сфере Data Science. Боль тимлидов в компаниях в том, что крайне сложно и затратно провести онбординг выпускника после онлайн-курсов без реального опыта production-разработки. Это большая проблема — эффективно встроить джуна на реальный проект в распределенную команду на дистанционке. Мы же ставим перед собой, менторами и нашими партнерами высокую планку как обязательство — вывести талантливых ребят, которые имеют хорошую базу знаний на входе, на уровень требований к позиции Middle-инженера по машинному обучению уже ко второму году подготовки в проекте, раскрыв их потенциал по максимуму, чтобы они смогли найти свою команду мечты», — сказал Дмитрий Ботов, руководителя проекта AI Talent Hub.