Область компьютерных технологий давно зарекомендовала себя как сфера деятельности с высокой оплатой труда и хорошими карьерными возможностями. Тренд на дистанционный формат работы также стал одним из плюсов профессий в сфере ИТ.
Ещё одним привлекательным для многих моментом является появившийся в последнее время акцент на гибкие навыки при приёме на работу сотрудников для ИТ-компаний. Индустрия будущего требует от своих сотрудников умения работать в команде и делегировать полномочия, развивать эмоциональный интеллект и грамотно вести переговоры, планировать и управлять временем, свободно выступать на публике и не бояться отстаивать свою позицию.
Новые компетенции не менее важны сегодня, чем профессиональные знания, поскольку в современном мире без них сложно продвинуться в карьере и занять лидирующие позиции в любой сфере деятельности.
Специальности ИТ позволяют, оставаясь в рамках профессии, постоянно развивать и совершенствовать актуальные навыки, применять их в повседневной работе.
Человек, изучающий данные (Data Scientist)
Название этой профессии на русском языке неудобно использовать, поэтому все называют такого специалиста дата-сайентист. Data Science на русский переводится как «наука о данных», отсюда и англоязычное название сравнительно новой профессии в сфере ИТ.
Дата-сайентист, как и дата-аналитик, работает с массивами данных, но применяет при этом технологии ИИ и машинного обучения. При помощи этих инструментов специалист анализирует разрозненные данные, находит новые взаимосвязи и закономерности, строит прогнозные алгоритмические модели, которые широко используются в бизнесе, науке и прочих сферах человеческой деятельности для принятия решений.
Дата-сайентист должен обладать знаниями в области теории вероятности, статистики, математики и мат анализа, разбираться хотя бы в одном языке программирования, применяющемся в работе с базами данных, уметь пользоваться инструментами статистики и визуализации, работать с технологией машинного обучения и библиотеками для подготовки данных.
Повышение спроса на Data Scientist было предсказано ещё десять лет назад и полностью оправдалось, причём тенденция к росту востребованности специалистов в этой области продолжается до сегодняшнего дня.
ML-инженер (Machine Learning Engineer)
Такого специалиста вполне можно назвать «учителем для роботов», поскольку он занимается именно тем, что учит модели машинного обучения решать конкретные задачи. Инженерия машинного обучения тесно связана с изучением баз данных, поскольку получение практических результатов невозможно без обработки массивов информации.
Множество популярных сервисов сегодня используют машинное обучение, например, для выдачи пользователю рекомендаций на основе его предыдущих действий. Специалисты по машинному обучению чаще всего переходят в эту сферу из смежных специальностей, поскольку достаточно сложно приобрести все необходимые компетенции с нуля.
ML-инженер должен иметь алгоритмическое мышление и крепкую базу в области математики, статистики и теории вероятности, хорошо разбираться в теме векторов, матриц и производных. Кроме того, нужно уметь программировать и знать фреймворки, работать с инструментами Flask, Pip, Docker, PyTest.
Высокооплачиваемая и достаточно сложная молодая специальность начала активно развиваться в эпоху ковида. Ей предсказывают большое будущее и быстрое расширение сферы применения.
QA-инженер (Quality Assurance)
Представителей этой профессии мы привыкли называть тестировщиками. Инженер по обеспечению качества тестирует программные продукты и выявляет сбои и ошибки в работе приложений. На основании сформированных отчётов разработчики добиваются корректной работы продукта.
Эта сфера деятельности всегда считалась относительно простой для вхождения в индустрию ИТ, поскольку не требует такой длительной и серьёзной теоретической подготовки, как прочие ИТ-профессии. Тем не менее, работодатели хотят видеть у кандидатов на вакансии определённый набор базовых знаний.
Тестировщику нужно принципиально разбираться в программировании и уметь редактировать код, взаимодействовать с системами баг-трекинга и базами данных, знать особенности популярных операционных систем и браузеров, работать с системами контроля версий, знать системы управления проектами и иметь понятие о клиент-серверной архитектуре.
В последнее время наниматели предпочитают брать на работу тестировщиков, имеющих навыки автоматизированного тестирования и способных самостоятельно разработать специальные скрипты.
Профессиональные тестировщики всегда востребованы в компаниях, разрабатывающих любые программные продукты, но необходимо иметь в виду, что сравнительно невысокие начальные требования к кандидатам порождают высокую конкуренцию на низовом уровне профессии.
Разработчик ПО (Software Developer)
Этот девелопер разрабатывает программное обеспечение для мобильных устройств и ПК, а также создаёт базы данных. Навыки, необходимые для профессии, сильно зависят от конкретных проектов, с которыми предстоит работать.
В целом необходимо владеть несколькими основными языками программирования и уметь работать с базами данных и системой контроля версий. Разработка ПО в условиях санкций, когда с российского рынка ушло много программных продуктов и возникла необходимость их замены отечественными инструментами, особенно актуальна.
Заработная плата разработчиков будет зависеть в первую очередь от конкретной вакансии, поставленных задач и профессиональных умений специалиста.
ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ на наш YouTube канал!
Ставьте ПАЛЕЦ ВВЕРХ и ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ на Дзен канал
Читайте также:
✅ Полный список звезд, покинувших страну в 2022 году
✅ Наиболее популярные специальности в сфере IT. Часть 1
✅ Наиболее популярные специальности в сфере IT. Часть 2