Образованието се превръща в стратегическа инвестиция за компаниите. В ситуация на остър недостиг на висококвалифицирани специалисти, които са запознати с ИТ и изкуствен интелект (AI), самите Bigtahs инициират образователни програми в университети по техните искания, споделяйки знания и осигурявайки изчислителна сила. Защо тази индустрия е и какви са разликите между руската система на образование и западния и азиатския, доцент на Факултета по компютърни науки (FKN) на висшето училище по икономика, аргументирани Евгений Соколов.
Дълга тенденция на игра
Големите руски компании започнаха да се интересуват активно от развитието на AI преди повече от 10 години. Завърших университета през 2013 г. и по това време стана очевидно, че бизнесът се нуждае от специалисти по машинно обучение, големи данни и т.н.
Всяка година тенденцията набира само скорост. Глобалният пазар в тази област може да нарасне с 2033 до 4,8 трилиона долара (17 пъти в сравнение с 2024 г.). Търсенето на специалисти по AI ще следва растежа на пазара и развитието на технологиите.
Профили в дефицит
Конкуренцията за специалисти в областта на AI като цяло е висока, но неравномерна. В тази връзка съществува ясно разграничение в специализацията и квалификацията. Обикновени специалисти, които знаят как да работят с готови инструменти и да изграждат модели, в цената, но не и в остър дефицит. Нещо повече, в Русия се появиха много училища за програмиране (включително онлайн), програми за наука за данни (наука за данни. – „Vedomosti &“) в университетите. Но най -добрите специалисти, които са в състояние не само да се справят с най -съвременните технологии, но и да разберат как да въведат тези развития в работата на конкретни компании. Бизнесът се нуждае от професионалист, който с помощта на своята ерудиция силна математическа база и умения за развитие ще може не само да въведе инструменти, но и веднага да оцени ефективността на такава интеграция. Ясно виждаме това в борбата, която бизнесът провежда за нашите възпитаници.
За да се стартират големи генеративни модели, са необходими не само ресурси под формата на „желязо“ за изчисления, но и хора, които могат да конфигурират всички елементи на тази сложна система. Това са ML инженери (от английското обучение за машинно обучение-машина), инженери с дълбоко обучение (специалисти, които се занимават с разработване, обучение и прилагане на модели за задълбочено обучение) и разработчици на разработчици.
Три различни подхода към обучението
Липсата на висококвалифицирани специалисти се усеща по целия свят, но те решават проблема с обучението на тези специалисти в различни страни по свой начин.
Западната образователна система е подредена по такъв начин, че при студентите да бъдат най -вече внимателни. Предлагат им се не най -трудните курсове, така че младите хора да оценят няколко посоки наведнъж и да решат какво да правят в бъдеще. Сериозните дисциплини и отглеждането на най -добрите специалисти започва само в магистратурата.
В Русия подходът е различен. Сериозното обучение започва от първоначалните курсове и вече в студента студентът изучава сложни дисциплини. От началото на обучението буквално потапяме учениците в основни знания. Искане на Bigtekh – за момчета с изпомпвани хардкили, които са запознати с програмирането на всички нива: от процесора до проектиране на архитектура на големи услуги. И за да го разберете добре, трябва да обядвате хиляди задачи за първата година на обучение, напишете километри код, така че езикът за програмиране да стане вторият роден език.
Освен това, в рамките на нашата съвместна с Yandex, Sber и четири други университета от програмата AI360, решихме да привлечем студентите за изследователска работа, която вече е през първата година на обучение. Разбира се, на този етап те все още нямат много опит, може дори да нямат достатъчно математическа база. Но тъй като ние набираме подобни програми на „най-много“ кандидатите сред победителите и победителите в международните олимпиади, те могат да го направят.
В страните на Азия подходът към образованието в областта на ИТ и ИИ е подобен на руския. Те не култивират идеята за „леки бакалавърски ерген“, давайки на студентите сериозни знания от първите курсове. Има обаче разлики. Например, в азиатските страни по -строго регулиране на образованието. Студентите в Китай, да речем, е забранено да комбинират работа с обучение. Това има своите недостатъци: студентът може да бъде твърде разведен от индустрията и искания на компаниите.
Ако сравним трите модела на образование и разсъждения субективно, харесвам повече нашия подход: не губим време напразно и момчетата по -рано отиват на пазара на труда.
Във връзка с индустрията
Русия беше в уникална ситуация от гледна точка на преподаването II и AI специалисти. Заедно с основните знания в първите курсове, студентите придобиват реален опит в индустрията и разбират какво, за какво и как се справят. Като цяло ролята на индустрията в руското образование по отношение на най -новите компютърни технологии е по -висока, отколкото на Запад.
В младши курсове студентите могат да бъдат обучени на руски BigTechs. Това е най -ценното преживяване. Самите компании разбират колко важно е това за тях и поставят много в подобни програми.
Вече на втората година на обучение половината от курсовата работа е написана под ръководството на експерти от компании. Освен това, това не е абстрактна работа, а истинско решение на практическите задачи от нашите индустриални партньори. Тоест, самата индустрия участва в преподаването на студент. Оказва се, че до момента на освобождаването студентът, придобил знания и възможност да работи по истински производствени задачи, вече ясно вижда по -нататъшния си път и развитие.
Най -важното е, че BigTekhs могат да дадат, освен практически опит, са учители. Например, FKN, където работя, беше основана преди 11 години заедно с Yandex. Компанията беше активно ангажирана в търсенето на разработчици, анализатори, научни съветници, които са готови да споделят знания със студентите. Това имаше колосален ефект, който вече се виждаше на първите комплекти. В крайна сметка, когато програмирането се провежда от практикуващ, който въвежда нещо всяка година, това значително мотивира. Освен това самите курсове стават по -модерни, защото служителите на компании, като никой друг, знаят, че е необходима индустрията. Това може да се нарече един вид инвестиция на компанията в бъдещето си, въпреки факта, че „в момента“ бизнесът е донякъде „губи“ ценното време на ценен специалист.
Друга инвестиция, която BIGTEHS може да даде, е изчислителните ресурси. Трудно е да „докоснете“ съвременните AI технологии, ако нямате подходящ капацитет. И Bigtes имат такива възможности. Те споделят ресурсите си с университетите.
Ако погледнете в световен мащаб, руският лигамент „I- и Ai-Explacation-Industry“ ме вижда най-силно. На Запад програмите за стаж са по -ограничени. В Азия по принцип не е обичайно да се работи, докато се учи в бакалавър.
Цикълът на знанието
Предимството на руската система за подготовка на AI и ИТ Кадров е, че компаниите могат да формират определени образователни песни в партньорство с университетите. Например служителите на Bigteh преподават в търсене от студенти. Понякога се оказва особен цикъл: Нашият ученик е в Яндекс, отива там, за да работи след излизането си и след това се връща в кулата, за да сподели опита си с нови студенти. Освен това понякога самите компании предлагат нови образователни курсове. Буквално всеки месец съм написан от нашите възпитаници, работещи в Yandex или други големи компании, с предложение на тема, която все още не сме имали. Ето такъв голям цикъл на обратна връзка.
Нов пример е начало през есента на 2025 г. Курсът на асистентите на RAG, в който се ангажира. Например, в банката такъв асистент на Rag ще може да анализира вътрешната база знания и да предостави на потребителите точни и подходящи отговори на въпроси относно продукти, тарифи и правила, комбинирайки параметрите за търсене с генерирането на нови формулировки.
Друга група висшисти, специализирани в адаптирането на езиковите модели за бизнес задачи, предложиха образователен курс според характеристиките на обучението и изпълнението на LLM.
Друг възпитаник, който се занимава с Yandex с производителност (оптимизира кода, така че системите да са ефективни и бързи), предложи да разкаже за оптимизация на производителността, което помага да се спестят милисекунди от работата на системата. Този курс ще се появи и през есента.
Международен опит и мобилност
За висококачествено и цялостно обучение обменът на идеи и международен опит е важен. Наскоро тази размяна леко се забави, но тази година интересът на студентите на Федералната служба за пенитенти при обмена в партньорски университети в чужбина нараства 3 пъти. Получаваме все повече и повече заявления за обезщетение за участие в конференции. Научното сътрудничество също постепенно се връща към допандемията.
Това е важно предимно за разширяване на ерудицията: когато студент влезе в друг университет в друга държава в съвсем различен научен екип, дори познатите теми и знания се възприемат по различен начин. Без оживена комуникация с колеги, можете просто да се сблъскате. В света е важно да не готвите в собствения си сок, а да подправите собствените си знания с алтернативни гледки. Така че има нови интересни указания и идеи. &
