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

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.

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

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.

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.

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.

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

Я думаю, меньше станут.

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.

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