При упоминании словосочетания «искусственный интеллект» многие представляют робота-андроида или говорящий компьютер из фантастических фильмов. И оба они то и дело хотят захватить мир. Но на то она и фантастика, а в реальности нейросети упрощают жизнь людям, бизнесам и целым городам. Кто прокачивает цифровой разум и почему эта специальность так востребована? Об этом — ведущий разработчик Центра искусственного интеллекта МТС Андрей Лукьяненко.

«Десять разных специалистов могут решать разные задачи. Отсюда дефицит кадров»

— Расскажите о своей работе. В чём она заключается?

— Я Data Scientist в Центре искусственного интеллекта МТС. Если простыми словами, я программист-аналитик, который пишет код и решает определенную бизнес-задачу с помощью программирования и анализа больших данных. Моя профессия позволяет работать над большим количеством задач, например, прогнозировать продажи или их отток.

— Как началась ваша карьера в IT?

— По образованию я экономист. После учебы занимался внедрением и поддержкой ERP-систем для управления договорами, логистикой, активами. Это было интересно, но в 2016 году я обратил внимание на машинное обучение. А через полгода нашел первую работу, связанную с машинным обучением. Сначала это был коммерческий банк, потом небольшой стартап, затем компания, которая предоставляет доступ к  Wi-Fi  в московском метро: я анализировал, на каких станциях живут и работают разные пассажиры по тому, как они передвигаются.

В 2018 году я занялся Data Science, создал прототип систем видеонаблюдения в салонах связи. А с ноября 2019 года я в МТС. Сначала работал над медицинским чат-ботом, потом над проектом улучшения разрешения видео. Это когда изображение в 1K увеличивают, например, до 4K, чтобы пользователям было комфортно смотреть его на больших экранах. Технологию используют для улучшения качества старых фильмов или видео с телефонов.

Сейчас я руковожу командой исследований и разработки в Computer Vision («компьютерное зрение»). В наши задачи входит проведение исследований, публикация статей, тестирование чипов искусственного интеллекта, разработка инструментов для упрощения работы коллег.

— Как за это время изменился спрос на специалистов?

— В 2016 году специальность уже была востребована. Компании в России и за границей активно набирали специалистов. За 5 лет спрос вырос в разы: появляются новые инструменты, качественные цифровые продукты, «железо», на котором можно их запускать. При этом десять разных Data Science-специалистов могут заниматься совершенно разными задачами и использовать разные инструменты, и компании для своих задач ищут профессионалов конкретной специализации. С этим связан и дефицит кадров в сфере Data Science.