Лидерство компании в ML — не главный критерий привлекательности работодателя

В ходе опроса VK и ИТМО респонденты назвали критерии лидерства компании в сфере искусственного интеллекта. Абсолютное большинство (86%) считают, что лидер должен иметь собственные передовые технологии и разработки в этой области. Для 42% опрошенных этот пункт оказался гораздо важнее, чем наличие у компании собственной большой языковой модели.

Однако при выборе работодателя для ML-специалистов на первое место вышли небанальные и интересные задачи: этот критерий назвали важным 70% опрошенных. Он оказался важнее таких преимуществ, как высокая заработная плата (48%) и лидерство компании в ML-сфере (23%).

Нетривиальные задачи — важнее всего

70% специалистов считают что в профессии их привлекает оригинальный характер решаемых задач. Работая с машинным обучением, необходимо много анализировать, постоянно искать решения, пробовать новые методы. Сложность и высокая доля неопределенности, по их мнению, является типичной чертой профессии.

В то же время желание работать с нестандартными задачами и исследованиями приводит многих (55%) к неприятию рутинных повторяющихся задач, даже если они непосредственно связаны с машинным обучением — как, например, написание кода.

Создавать технологии важнее, чем быть топ-менеджером

Для ML-специалистов важна самореализация: 70% считают высшей точкой карьеры создание технологий, которые изменят отрасль, и 55% опрошенных говорят о желании создать всемирно известный продукт или сервис. При этом внешние критерии успеха, такие как статус топ-менеджера (37%), владельца собственного бизнеса (32%) или лауреата научной премии (31%), мотивируют их значительно меньше.

«Как показал совместный с ИТМО опрос, ML-разработчики разделяют сиюминутную популярность продуктов и технологии, которые действительно меняют мир. Для них важно создавать решения, которые остаются актуальными и полезными, даже когда ажиотаж утихает. Именно такие технологии, как машинный перевод, распознавание речи и интеллектуальные системы рекомендаций, тихо, но уверенно изменяют наше ежедневное взаимодействие с информацией и друг с другом, становясь неотъемлемой частью нашей повседневной жизни», — комментирует Екатерина Иванова, директор по персоналу VK AI.

«Для специалистов в сфере ML исследовательская составляющая профессии — это настоящий драйв. Решение сложных задач, создание уникальных алгоритмов, погружение в научные исследования — всё это не просто увлекает, а вдохновляет. В интервью именно такие задачи выделяли как наиболее творческие и нестандартные, в отличие от оптимизаций или тестирований, которые хоть и важны, но отражают скорее повседневную рутину», — комментирует Константин Фурсов, научный консультант проекта, ведущий эксперт Центра научной коммуникации ИТМО.

В опросе и глубинных интервью приняли участие 300 респондентов — от младших специалистов до руководителей и директоров направлений по машинному обучению.