1/22

Команда DevCrowd опубликовала итоги опроса 296 специалистов, работающих в сфере DS/ML/ИИ в российских проектах. Его целью было создание портрета людей, занятых в этой индустрии.

Исследование проводилось с августа до середины сентября 2024 года. В нем приняли участие как линейные специалисты (83,2%), так и менеджеры (5%) и руководители (11,8%) команд. Авторы исследования попытались выяснить, какие задачи чаще всего приходится решать на проектах, какими инструментами такие специалисты пользуются, как выглядит работа ИИ-лабораторий.

Результаты опроса распределены по нескольким разделам: портрет респондента, особенности профессии, навыки и инструменты, сообщество и развитие, релокация и удаленка, работа и компании.

Ключевые выводы:

  • 64% участников опроса оценили свой уровень как Middle и Senior, 20% — как Junior. В среднем через 3–6 лет работы в этом направлении можно претендовать на Senior-позиции;
  • Backend и аналитика данных — основные направления, из которых специалисты переходят в DS/ML/ИИ-разработку; 
  • каждый третий обучился своей профессии самостоятельно, а каждый десятый респондент имеет кандидатскую степень;
  • FinTech, нейросети, FoodTech и автоматизация бизнеса — основные направления, в которых работают респонденты. 34% работают в крупных компаниях с более чем 5 тыс. сотрудниками. А треть всех респондентов работают в небольших командах до пяти человек. В каждой пятой команде есть отдельно выделенная роль тестировщика;
  • 45% компаний, работающих с DS/ML, имеют собственные ИИ-лаборатории, основная деятельность которых состоит в исследовательской работе (73,5%) и адаптации технологий под запросы бизнеса (61,5%). При этом лишь 20% специалистов ежедневно напрямую взаимодействуют со своими бизнес-заказчиками. Более 60% относят обучение и разработку моделей к своим наиболее частным задачам; 
  • более 60% работают полностью или в основном удаленно, только 17% ответивших на вопрос посещают офис каждый день;
  • 76% специалистов в настоящее время проживают в России. Из них 50,7% находятся в Москве, 16,4% — в Санкт-Петербурге, остальные — в Екатеринбурге (6,7%), Нижнем Новгороде (4,9%), Новосибирске (2,7%) и других городах (18,7%);
  • программирование и машинное обучение оказались наиболее важными навыками для специалистов в сферах DS/ML/ИИ;
  • общая база знаний и внутренние митапы названы участниками опроса основными механизмами обмена знаниями в компаниях. При этом для саморазвития респонденты чаще используют Telegram-каналы (73%) и чтение статей (70,3%), на третьем месте по распространенности — YouTube (56,2%);
  • в числе навыков, в которых респонденты меньше всего уверены и хотели бы их улучшить, — фундаментальная математика (46,8%), программирование (37,5%), глубокое обучение (35,9%);
  • 56% работают с NLP, 53% — c классическим ML, 50% — с LLM. В работе над компьютерным зрением занят почти 41% участников опроса, 21% работает над генеративным ИИ, и лишь 16% респондентов связаны с синтезом и распознаванием речи. Почти половина занимается разработкой пет-проектов в рабочее время. О занятости в разработке проектов Open Source сообщили порядка 20%;
  • каждый десятый специалист находится сейчас в активном поиске работы. Главная мотивация для трудоустройства — желание повысить доход и решать более сложные задачи. «Яндекс», Т-Банк и «Сбер» оказались наиболее привлекательными компаниями для респондентов. 25% опрошенных не меняют работу из-за нежелания заново проходить этапы найма и адаптации. А 83% респондентов выбирают команду по интересным задачам.
Подробнее

Расскажите знакомым:

190Дата добавления:12.11.2024

Расскажите знакомым:

Похожие исследования:
Подпишитесь
на еженедельную подборку исследований от ICT.Moscow

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Добавить исследование в каталог ICT.Moscow
Что такое ICT.Moscow?

ICT.Moscow — открытая площадка о цифровых технологиях в Москве. Мы создаем наиболее полную картину развития рынка технологий в городе и за его пределами, помогаем бизнесу следить за главными трендами, не упускать возможности и находить новых партнеров.



Если не указано иное, материалы доступны по лицензии Creative Commons BY 4.0