Machine Learning

Кто такой инженер по машинному обучению

Специалист в области Machine Learning занимается разработкой интеллектуальных систем, способных анализировать данные и принимать решения без участия человека. Он подбирает оптимальные алгоритмы, обучает модели на реальных данных и интегрирует их в процессы компаний для автоматизации и повышения эффективности. Внедрение таких решений уже стало нормой в бизнесе: около 20% крупных организаций в России применяют ИИ в повседневной работе.

Кому подойдёт программа

• Тем, кто делает первые шаги в ML Вы приведёте свои знания в систему, научитесь работать с современными инструментами и сможете претендовать на более высокие позиции на рынке труда.
• Разработчикам Откроете для себя новое востребованное направление в IT и получите мощный карьерный толчок в быстроразвивающейся технологической сфере.
• IT-специалистам из смежных областей Погрузитесь в сферу машинного обучения и сможете расширить свою профессиональную траекторию, включая работу с фронтендом и бэкендом.
• Аналитикам Углубите понимание методов анализа данных и освоите машинное обучение для перехода в новую высокооплачиваемую профессию.

Чему вы научитесь

• Создавать и обучать нейросети различной архитектуры, гибко подстраивая их под задачи бизнеса
• Применять передовые подходы к оценке качества моделей и их оптимизации
• Работать с полным циклом машинного обучения — от подготовки данных до внедрения в production
• Реализовывать алгоритмы на Python с использованием библиотек TensorFlow и PyTorch
• Настраивать пайплайны автоматической обработки данных и обучения моделей при помощи Airflow и Dagster
• Использовать подходы трансферного и многозадачного обучения, а также стратегии end-to-end
• Развёртывать ML-модели в рабочих средах и проводить A/B-тестирование
• Работать с Docker, DVC, MLflow, OpenCV, Pytest и современными языковыми моделями, такими как BERT и GPT

Ваш будущий профиль

По завершении курса вы сможете занять позицию инженера по машинному обучению. Вы получите практический опыт работы с передовыми инструментами и технологиями, сформируете портфолио реализованных решений и будете готовы к работе в высокотехнологичных проектах.