По данным последних исследований, 70% россиян отметили умение применять искусственный интеллект в решении целевых задач как одну из самых востребованных цифровых компетенций. При этом аналитики по-прежнему оценивают нехватку кадров в области ИИ от 15,5 тыс. человек в год. Формирование требуемого набора навыков — сложный процесс, и ведущие вузы России видят решение этой задачи в создании прочной связи образования и крупных игроков ИТ-индустрии. По словам экспертов, объединение усилий — надежный способ обеспечить рынок сильными ИИ-кадрами. 

"Динамичное развитие ИТ-сектора требует постоянного взаимодействия университетов и бизнеса. Это необходимо для актуализации учебных планов и формирования у выпускников релевантных навыков. На фоне кадрового дефицита рынок испытывает острую потребность в молодых специалистах с практическим опытом, поэтому укрепившийся тренд сегодня — быстрое погружение студентов в решение прикладных задач в ответ на реальные запросы заказчиков", — отметила Екатерина Колесникова, заместитель генерального директора ИТ-холдинга Т1 по персоналу, на конференции Data Fusion. Эксперт выступила модератором сессии "Инженеры поколения альфа. Навыки для прорывов в ИИ".

В рамках дискуссии представители ведущих вузов России обсудили, как добиться максимального эффекта от сотрудничества университетов и крупных ИТ-компаний.

Как отмечают эксперты, необходимо прежде всего понимать, какую роль базовое образование играет в подготовке востребованных ИТ-специалистов. "Бакалавриат в области технических наук — математики, статистики, информатики и смежных дисциплин — закладывает основополагающие знания и навыки, которые нужны для входа в профессию и старта карьеры. Однако традиционный подход к обучению требует пересмотра. Важно определить, кто такие инженеры будущего, какими компетенциями они должны обладать, и как нам необходимо изменить систему образования, чтобы взрастить таких специалистов", — пояснила Екатерина Колесникова.

По мнению спикера, чтобы быть востребованными на рынке труда, студентам важны непрерывное междисциплинарное развитие и адаптация к новым технологиям. "Чтобы обеспечить конкурентоспособность выпускников и удовлетворить растущий спрос на специалистов в области ИИ и машинного обучения, теоретические университетские программы должны быть тесно интегрированы с практической работой. Путь от новичка до эксперта занимает время и требует поэтапного становления, поэтому позиция "джуна" остается актуальной стартовой точкой для накопления опыта", — добавила спикер.

По словам Екатерины Колесниковой, Т1 видит в начинающих специалистах источник инноваций и целенаправленно вкладывается в привлечение, всестороннее развитие и удержание молодых талантов. Кроме того, она заявила, что системное взаимодействие с ведущими университетами страны и инвестиции в подготовку ИТ-кадров — ключевые элементы HR-стратегии Т1.

Представители вузов подтверждают эффективность партнерства с игроками рынка. Они отмечают, что работа над реальными кейсами — главная мотивация к более глубокому погружению в профессию для начинающих специалистов. Кроме того, спикеры подчеркивают, что проведение лекций и мастер-классов, а также организация хакатонов и воркшопов от экспертов отрасли значительно улучшают практические навыки студентов и повышают интерес к их будущей работе.