⏳ Через 30 минут встречаемся с Валерием Бабушкиным, чтобы обсудить:

— Как ИИ трансформирует работу дата сайнтиста — от построения моделей до продакшн-пайплайнов
— Нужны ли будут DS-специалисты, когда нейросети сами пишут код и подбирают модели
— Какие направления в Data Science и ML останутся перспективными для карьеры

Валерий — автор телеграм-канала «Время Валеры» и книги «ML System Design». Преподаватель ВШЭ и karpov.courses.

Чтобы получить ссылку на эфир и задать вопрос — зарегистрируйся по ссылке ниже. Запись эфира будет доступна там же.

↘︎ Зарегистрироваться

💀 10 тейков: как AI трансформирует профессию Data Scientist — разговор с Валерой Бабушкиным (Senior Director of Data, Analytics & AI, Соавтор книги ML System Design, и с Оксаной Прутьяновой, хедом рекрутинга DS | ML в NEWHR

Ниже — прямые цитаты Валерия, но сам разговор посмотреть/почитать очень рекомендуем! Мы многое успели обсудить.


1️⃣ Кто такой Data Scientist в 2026 году?

Data Scientist — зверь очень непонятный. Приходишь в 10 разных компании, говоришь — покажите ваших дата-сайентистов. А это, оказывается, абсолютно 10 разных типов специалистов.

2️⃣ Заменит ли AI Data Scientist?

Человек-машинный интерфейс — скорее всего, умрёт. Вот приходит бизнес и говорит: вот метрика, посчитай мне её, пожалуйста. Садится аналитик, начинает писать код на SQL, приходит результат метрики.

Какой интеллектуальный вклад здесь вложил аналитик в этом случае? Никакой. По факту, такой аналитик — человек-машинный интерфейс.

3️⃣ Как дела у джунов DS?

Джуны, мы мысленно с вами. Слава богу, что у меня нет детей, которым 18–20 лет сейчас, и мне не нужно входить в профессию.

4️⃣ Как дела у миддлов DS?

Им, наверное, ещё хуже. Эти пацаны думали, что вот они и вошли. Вот они и зацепились. А суровый сапог искусственного интеллекта давит им по пальцам.

5️⃣ Как дела у сеньоров DS?

Жизнь у сеньоров стала лучше. Раньше сеньоры давали задачи мидлам и джунам — прямо как агенту, мелко нарезанные. Теперь, в каких-то моментах, вместо джунов и мидлов могут появиться агенты.

6️⃣ Hard skills Data Scientist: что комодити, а что критично

Технологии — это ерунда. Технологии сегодня одни, завтра другие. Нужно уметь решать задачи. Попробуй сделать какой-то веб-сервис, нагони туда 100 пользователей, поработай с этим. А все нужные технологии и так на слуху — ты их и учишь.

7️⃣ Пошёл бы ты в Data Science в 26-м году с нуля?

Я не уверен, что пошёл бы в дата-сайенс, честно говоря. Это красный океан. Это смерть.

8️⃣ Через 3 года команды Data Scienсe станут больше или меньше?

Я думаю, меньше станут.

9️⃣ Кем будет Data Scientist в 2029 году?

Мне кажется, что ничего сильно не поменяется. Но это всегда так — люди думают, что ничего сильно не поменяется, а потом смотришь на 10 лет назад и думаешь: ё-моё, как всё изменилось.

🔟 Какие направления в DS и ML наиболее устойчивы к автоматизации?

Сценарный анализ и принятие рисков. Вот принятие рисков точно AI не заберёт.

👉 Запись эфира и саммари

О том, что происходит на рынке труда и что сейчас важно знать, если выходишь на рынок, — мы регулярно пишем в канале Hello New Job! Там же будут анонсы следующих эфиров.

↘️︎ Подписаться на Hello New Job!